اکسپرس 24
کتاب آموزش مدل‌های تشخیص و بخش‌بندی اشیاء در تصاویر پزشکی

کتاب آموزش مدل‌های تشخیص و بخش‌بندی اشیاء در تصاویر پزشکی

تگ‌ها: segmentation بینایی ماشین پردازش تصویر تشخیص اشیاء دندانپزشکی سگمنتیشن مدل های یادگیری عمیق هوش مصنوعی هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های تشخیص و بخش‌بندی اشیاء در تصاویر پزشکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش تصویر و بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی
  • 5. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
  • 6. اصول پایه‌ای تصاویر دیجیتال
  • 7. فرمت‌های تصویر و فضاهای رنگی
  • 8. پیش‌پردازش تصاویر: فیلترینگ و نویز زدایی
  • 9. تشخیص لبه در تصاویر
  • 10. استخراج ویژگی از تصاویر
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 13. معماری‌های رایج CNN
  • 14. آموزش شبکه‌های عصبی
  • 15. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 17. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 18. چالش‌های تشخیص اشیاء
  • 19. روش‌های کلاسیک تشخیص اشیاء
  • 20. شبکه‌های تشخیص اشیاء مبتنی بر CNN
  • 21. معماری YOLO
  • 22. معماری SSD
  • 23. معماری Faster R-CNN
  • 24. کاربرد تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی
  • 25. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی تصاویر (Image Segmentation)
  • 26. انواع بخش‌بندی: معنایی، نمونه‌ای
  • 27. تکنیک‌های بخش‌بندی سنتی
  • 28. شبکه‌های بخش‌بندی مبتنی بر CNN
  • 29. معماری U-Net
  • 30. معماری Mask R-CNN
  • 31. استخراج ماسک بخش‌بندی
  • 32. کاربرد بخش‌بندی در تصاویر پزشکی
  • 33. تکنیک‌های پیشرفته بخش‌بندی
  • 34. تقویت داده‌ها (Data Augmentation)
  • 35. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 36. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 37. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 38. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 39. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 40. کاربرد یادگیری انتقالی در تصاویر پزشکی
  • 41. مقدمه‌ای بر مجموعه داده‌های تصاویر پزشکی
  • 42. استانداردهای داده در پزشکی (DICOM)
  • 43. برچسب‌گذاری داده‌ها (Annotation)
  • 44. ابزارهای برچسب‌گذاری تصاویر
  • 45. تکنیک‌های جمع‌آوری داده
  • 46. مسائل اخلاقی در داده‌های پزشکی
  • 47. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 48. معرفی مجموعه داده‌های دندانپزشکی
  • 49. کاربرد تشخیص و بخش‌بندی در دندانپزشکی
  • 50. تشخیص پوسیدگی دندان
  • 51. تشخیص بیماری‌های لثه
  • 52. بخش‌بندی دندان‌ها
  • 53. بخش‌بندی ریشه‌های دندان
  • 54. بخش‌بندی ساختارهای اطراف دندان
  • 55. کاربرد در تشخیص ارتودنسی
  • 56. کاربرد در برنامه‌ریزی جراحی
  • 57. کاربرد در تحلیل رادیوگرافی
  • 58. مقدمه‌ای بر ابزار توسعه TensorFlow
  • 59. مقدمه‌ای بر ابزار توسعه PyTorch
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص در TensorFlow
  • 61. پیاده‌سازی مدل‌های بخش‌بندی در TensorFlow
  • 62. پیاده‌سازی مدل‌های تشخیص در PyTorch
  • 63. پیاده‌سازی مدل‌های بخش‌بندی در PyTorch
  • 64. آموزش مدل تشخیص اشیاء
  • 65. آموزش مدل بخش‌بندی تصاویر
  • 66. ارزیابی مدل تشخیص اشیاء
  • 67. ارزیابی مدل بخش‌بندی تصاویر
  • 68. تنظیمات لازم برای آموزش مدل
  • 69. نکات مهم در پیش‌پردازش تصاویر دندانپزشکی
  • 70. نکات مهم در برچسب‌گذاری تصاویر دندانپزشکی
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط واقعی
  • 72. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 73. ملاحظات اخلاقی و قانونی در کاربرد هوش مصنوعی پزشکی
  • 74. استانداردهای حاکمیتی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 75. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق توصیفی
  • 76. مدل‌های تشخیص ناهنجاری در تصاویر پزشکی
  • 77. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در پزشکی
  • 78. کاربرد GANs در تولید تصاویر پزشکی
  • 79. کاربرد GANs در افزایش وضوح تصاویر
  • 80. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل سه‌بعدی
  • 81. بخش‌بندی تصاویر سه‌بعدی پزشکی
  • 82. تشخیص اشیاء در تصاویر سه‌بعدی
  • 83. تحلیل تصاویر سی‌تی اسکن
  • 84. تحلیل تصاویر ام‌آر‌آی
  • 85. تحلیل تصاویر رادیوگرافی پانورامیک
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 87. کاربرد یادگیری فدرال در پزشکی
  • 88. امنیت در یادگیری فدرال
  • 89. شفافیت و قابلیت تفسیر در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 90. قابلیت تفسیر مدل‌های CNN
  • 91. تکنیک‌های افزایش قابلیت تفسیر
  • 92. مقدمه‌ای بر مسائل حقوقی و مقرراتی هوش مصنوعی پزشکی
  • 93. مسئولیت‌پذیری در خطاهای هوش مصنوعی
  • 94. اهمیت همکاری متخصصان هوش مصنوعی و پزشکان
  • 95. آینده هوش مصنوعی در تشخیص و بخش‌بندی تصاویر پزشکی
  • 96. مطالعات موردی موفق در کاربرد هوش مصنوعی پزشکی
  • 97. چالش‌های آینده و راهکارها
  • 98. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.