فلش‌کارت‌های آموزشی بصری‌سازی داده‌های علوم اعصاب و مغز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بصری‌سازی داده‌های علوم اعصاب و مغز

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علوم اعصاب و داده
• 2. مقدمه ای بر علوم اعصاب محاسباتی
• 3. اهمیت بصری سازی داده در علوم اعصاب
• 4. آشنایی با انواع داده های علوم اعصاب
• 5. نصب و راه اندازی نرم افزارهای مورد نیاز (Python, R)
• 6. مقدمه ای بر کتابخانه های بصری سازی (Matplotlib, Seaborn)
• 7. آشنایی با ابزارهای بصری سازی تعاملی (Plotly, Bokeh)
• 8. داده های ساختاری (Structural Data): MRI, CT scan
• 9. داده های عملکردی (Functional Data): fMRI, EEG, MEG
• 10. پیش پردازش داده های MRI: حذف نویز، همترازی
• 11. پیش پردازش داده های fMRI: اصلاح حرکت، صاف سازی
• 12. پیش پردازش داده های EEG: حذف آرتیفکت، فیلتر کردن
• 13. پیش پردازش داده های MEG: کاهش نویز، تصحیح موقعیت
• 14. آشنایی با انواع داده های سری زمانی (Time Series Data)
• 15. بصری سازی داده های MRI: برش های عرضی، سه بعدی
• 16. بصری سازی داده های CT scan
• 17. بصری سازی داده های fMRI: نقشه های فعال سازی، کانکتوم
• 18. بصری سازی داده های EEG: طیف سنجی، نمودارهای ERP
• 19. بصری سازی داده های MEG: نقشه های منبع، نمودارهای زمانی
• 20. کاربرد رنگ ها در بصری سازی داده های علوم اعصاب
• 21. انتخاب مقیاس های مناسب برای نمایش داده ها
• 22. طراحی نمودارهای موثر و جذاب
• 23. اصول طراحی رابط کاربری (UI) برای بصری سازی داده ها
• 24. بصری سازی تعاملی: اضافه کردن قابلیت های کنترلی
• 25. بهره گیری از انیمیشن ها برای نمایش داده ها
• 26. افزودن توضیحات و راهنمایی به نمودارها
• 27. استفاده از کتابخانه Matplotlib برای ایجاد نمودارها
• 28. استفاده از کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری
• 29. ایجاد نمودارهای تخصصی علوم اعصاب با Matplotlib و Seaborn
• 30. بصری سازی شبکه های عصبی با کتابخانه های مختلف
• 31. کاربرد Plotly برای ایجاد نمودارهای تعاملی
• 32. بصری سازی داده های با ابعاد بالا
• 33. کاهش ابعاد داده ها با روش های PCA و t-SNE
• 34. بصری سازی نتایج خوشه‌بندی داده‌ها
• 35. بصری سازی داده های ژنومیک و بیان ژن
• 36. معرفی ابزارها و کتابخانه های تخصصی علوم اعصاب (Brainstorm, FieldTrip)
• 37. مبانی آمار و احتمالات برای بصری سازی داده ها
• 38. آزمون های آماری برای مقایسه داده ها
• 39. بصری سازی نتایج آزمون های آماری
• 40. معرفی مفهوم p-value و تفسیر آن
• 41. کنترل خطای چندگانه در آزمون های آماری
• 42. بصری سازی داده های رفتاری (Behavioral Data)
• 43. تحلیل و بصری سازی داده های چشم
• 44. بصری سازی مسیرهای دید (Gaze tracking)
• 45. بصری سازی داده های ردیابی حرکات (Motion Tracking)
• 46. بصری سازی داده های زمان واکنش (Reaction Time)
• 47. مدل سازی داده ها با استفاده از زبان های برنامه نویسی
• 48. معرفی مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 49. کاربرد یادگیری ماشین در بصری سازی داده ها
• 50. بصری سازی داده های یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 51. بصری سازی شبکه های عصبی مصنوعی
• 52. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
• 53. مدل سازی و بصری سازی داده های اتصال (Connectivity)
• 54. بصری سازی کانکتوم (Connectome)
• 55. تحلیل شبکه های عصبی
• 56. بصری سازی داده های فیزیولوژیکی (Physiological Data)
• 57. بصری سازی سیگنال های الکتروفیزیولوژی (Electrophysiology)
• 58. تجسم فعالیت نورون ها (Neuron Activity)
• 59. بصری سازی فعالیت های نورونی با میکروسکوپ
• 60. بصری سازی داده های چند بعدی
• 61. بصری سازی داده ها در زمان و فضا
• 62. بصری سازی داده های با حجم بالا (Big Data)
• 63. مبانی علوم شناختی و بصری سازی داده ها
• 64. بصری سازی داده های مربوط به زبان و گفتار
• 65. بصری سازی داده های مربوط به حافظه و یادگیری
• 66. بصری سازی داده های مربوط به تصمیم گیری
• 67. بصری سازی داده های مربوط به احساسات
• 68. استفاده از نمودارهای سه بعدی (3D)
• 69. ایجاد انیمیشن های سه بعدی برای نمایش داده ها
• 70. بهره گیری از واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
• 71. نقش داده های بزرگ در علوم اعصاب
• 72. ابزارها و تکنیک های پیشرفته بصری سازی داده ها
• 73. اصول طراحی و توسعه داشبوردهای داده
• 74. ایجاد گزارش های بصری سازی داده
• 75. استفاده از هوش مصنوعی برای بصری سازی
• 76. بصری سازی داده ها برای تحقیقات بالینی
• 77. بصری سازی داده های بیماری های عصبی (آلزایمر، پارکینسون)
• 78. بصری سازی داده های آسیب مغزی
• 79. اخلاق در بصری سازی داده های علوم اعصاب
• 80. حفظ حریم خصوصی داده ها
• 81. انتشار یافته های بصری سازی داده ها
• 82. مروری بر مقالات و تحقیقات پیشرفته
• 83. معرفی پروژه های عملی و مطالعات موردی
• 84. ارائه نمونه های موفق بصری سازی داده ها
• 85. نقش بصری سازی در آموزش علوم اعصاب
• 86. نقش بصری سازی در برقراری ارتباط با مخاطبان
• 87. معرفی فرصت های شغلی در زمینه بصری سازی داده های علوم اعصاب
• 88. ایجاد یک پورتفولیوی بصری سازی داده
• 89. ابزارها و منابع یادگیری بیشتر
• 90. به روز رسانی دانش و مهارت های بصری سازی
• 91. چالش ها و آینده بصری سازی داده ها در علوم اعصاب
• 92. جمع بندی و مرور مطالب
• 93. ارائه پروژه پایانی
• 94. راهنمایی های پس از اتمام دوره
• 95. ارائه گواهی و مدارک
• 96. در ادامه سرفصل‌های قبلی، 5 سرفصل اضافی زیر پیشنهاد می‌شوند:
• 97. **بصری‌سازی شبکه‌های مغزی و اتصال‌گرایی (Connectomics)**
• 98. **تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی سه‌بعدی داده‌های مغزی (شامل رندرینگ سطحی و حجمی)**
• 99. **بصری‌سازی داده‌های زمان‌سریال عملکردی (EEG/MEG) و رویداد-مرتبط**
• 100. **بصری‌سازی نقشه‌های آماری و نتایج تحلیل‌های علوم اعصاب (نقشه‌های فعال‌سازی، تفاوت‌ها)**