کتاب صوتی پیش‌بینی خطر افسردگی با استفاده از داده‌های فعالیت و خواب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی خطر افسردگی با استفاده از داده‌های فعالیت و خواب

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: شناسایی الگوها در رفتارهای سلامتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر افسردگی و چالش‌های تشخیص آن
• 2. اهمیت تشخیص زودهنگام افسردگی
• 3. داده‌های فعالیت و خواب به عنوان شاخص‌های رفتاری
• 4. منابع داده‌های فعالیت پوشیدنی (Wearable Data)
• 5. منابع داده‌های خواب (Sleep Tracking)
• 6. پیش‌پردازش داده‌های فعالیت و خواب
• 7. پاکسازی داده‌ها: حذف نویز و داده‌های پرت
• 8. تکمیل داده‌های گمشده (Imputation)
• 9. مهندسی ویژگی از داده‌های فعالیت
• 10. مهندسی ویژگی از داده‌های خواب
• 11. ویژگی‌های مبتنی بر زمان (Time-Based Features)
• 12. ویژگی‌های مبتنی بر فراوانی (Frequency-Based Features)
• 13. ویژگی‌های آماری (Statistical Features)
• 14. انتخاب ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی افسردگی
• 15. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 16. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی افسردگی
• 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 18. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 20. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی برای داده‌های سری زمانی
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 22. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای داده‌های فعالیت و خواب
• 23. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، Recall، F1-score
• 25. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 26. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 27. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning) برای داده‌های سری زمانی
• 28. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد داده
• 29. روش‌های Ensemble Learning
• 30. ترکیب مدل‌ها برای بهبود عملکرد
• 31. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Model Interpretability)
• 32. اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 33. روش‌های SHAP و LIME برای تفسیر مدل
• 34. چالش‌های اخلاقی در پیش‌بینی افسردگی
• 35. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 36. سوگیری در الگوریتم‌ها و داده‌ها
• 37. استقرار مدل پیش‌بینی افسردگی
• 38. ساخت یک API برای پیش‌بینی آنلاین
• 39. ادغام با اپلیکیشن‌های موبایل و پوشیدنی
• 40. نمایش نتایج و ارائه بازخورد به کاربران
• 41. بهبود مستمر مدل با داده‌های جدید