اکسپرس 24
کتاب مدل‌های هوش مصنوعی کم‌نیاز به داده برای بخش‌بندی تصاویر زیست‌پزشکی

کتاب مدل‌های هوش مصنوعی کم‌نیاز به داده برای بخش‌بندی تصاویر زیست‌پزشکی

تگ‌ها: بخش‌بندی تصاویر پردازش تصویر پزشکی تحلیل تصاویر زیست‌پزشکی قطعه‌بندی تصاویر پزشکی مدل‌های تعمیم‌پذیر مدل‌های کم‌نیاز به داده هوش مصنوعی پزشکی هوش مصنوعی زیست‌پزشکی یادگیری عمیق پزشکی یادگیری ماشین پزشکی

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 مدل‌های هوش مصنوعی کم‌نیاز به داده برای بخش‌بندی تصاویر زیست‌پزشکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر پزشکی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی تصاویر زیست‌پزشکی
  • 2. اهمیت بخش‌بندی تصاویر در پزشکی
  • 3. چالش‌های بخش‌بندی تصاویر پزشکی
  • 4. معرفی یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 6. معماری‌های پایه‌ای CNN
  • 7. شبکه‌های U-Net برای بخش‌بندی
  • 8. مفاهیم پایه‌ای یادگیری نظارت‌شده
  • 9. داده‌های برچسب‌گذاری شده در پزشکی
  • 10. کمبود داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 11. روش‌های یادگیری با داده کم
  • 12. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 13. پیش‌آموزش مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های بزرگ
  • 14. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش دیده
  • 15. روش‌های تقویت داده (Data Augmentation)
  • 16. تکنیک‌های افزایش مصنوعی داده
  • 17. افزایش داده‌های هندسی
  • 18. افزایش داده‌های رنگی
  • 19. افزایش داده‌های مبتنی بر نویز
  • 20. افزایش داده‌های مبتنی بر ترکیب تصاویر
  • 21. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
  • 22. استفاده از داده‌های بدون برچسب
  • 23. خودآموزی (Self-training)
  • 24. آموزش مشترک (Co-training)
  • 25. یادگیری با نمونه‌های ضعیف (Weakly Supervised Learning)
  • 26. استفاده از برچسب‌های تصویری (Image-level labels)
  • 27. استفاده از جعبه‌های احاطه‌کننده (Bounding boxes)
  • 28. استفاده از خطوط (Scribbles)
  • 29. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بخش‌بندی
  • 30. معرفی شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 31. کاربرد GANs در افزایش داده
  • 32. کاربرد GANs در تولید داده‌های مصنوعی
  • 33. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 34. مکانیسم‌های توجه مکانی
  • 35. مکانیسم‌های توجه کانالی
  • 36. شبکه‌های U-Net پیشرفته
  • 37. nnU-Net: یک چارچوب خودکار
  • 38. تنظیم پارامترهای U-Net
  • 39. بهینه‌سازی معماری U-Net
  • 40. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 41. انتخاب نمونه‌های مفید برای برچسب‌گذاری
  • 42. انتخاب نمونه‌های نامطمئن
  • 43. انتخاب نمونه‌های متنوع
  • 44. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 45. یادگیری همزمان چندین وظیفه بخش‌بندی
  • 46. یادگیری بخش‌بندی و طبقه‌بندی همزمان
  • 47. یادگیری بخش‌بندی چندکلاسی
  • 48. معیارهای ارزیابی بخش‌بندی
  • 49. شاخص سطح مشترک (IoU)
  • 50. شاخص Dice
  • 51. دقت (Accuracy)
  • 52. حساسیت (Sensitivity)
  • 53. ویژگی (Specificity)
  • 54. ارزیابی مدل‌های کم‌نیاز به داده
  • 55. اهمیت ارزیابی در سناریوهای کم‌داده
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 57. اعتبارسنجی متقابل K-fold
  • 58. ارزیابی بر روی داده‌های تست مستقل
  • 59. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 60. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 61. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 62. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 63. مجموعه داده‌های استاندارد در بخش‌بندی پزشکی
  • 64. BraTS: تومورهای مغزی
  • 65. LiTS: تومورهای کبدی
  • 66. ISIC: ضایعات پوستی
  • 67. LUNA16: ندول‌های ریوی
  • 68. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 69. TensorFlow و Keras
  • 70. PyTorch
  • 71. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل
  • 72. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی
  • 73. نرمال‌سازی تصاویر
  • 74. استانداردسازی تصاویر
  • 75. استانداردسازی پیکسل‌ها
  • 76. تبدیل تصاویر به فرمت مناسب
  • 77. آموزش مدل با استفاده از PyTorch
  • 78. پیاده‌سازی یک مدل U-Net در PyTorch
  • 79. مدیریت داده‌ها با DataLoader
  • 80. تعریف توابع زیان (Loss Functions)
  • 81. زیان Cross-Entropy
  • 82. زیان Dice
  • 83. زیان ترکیبی
  • 84. پیاده‌سازی حلقه‌های آموزش (Training Loops)
  • 85. پیاده‌سازی حلقه‌های اعتبارسنجی (Validation Loops)
  • 86. ذخیره و بارگذاری مدل‌ها
  • 87. مدیریت خروجی‌های مدل
  • 88. نمایش نتایج بخش‌بندی
  • 89. رسم مرزهای بخش‌بندی بر روی تصاویر
  • 90. ارزیابی کمی نتایج بخش‌بندی
  • 91. تجزیه و تحلیل خطاها
  • 92. محدودیت‌های مدل‌های یادگیری عمیق
  • 93. تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 94. حساسیت به نویز در داده‌ها
  • 95. نیاز به داده‌های با کیفیت
  • 96. اخلاق در هوش مصنوعی پزشکی
  • 97. حفظ حریم خصوصی داده‌های بیمار
  • 98. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 99. شفافیت در تصمیم‌گیری مدل‌ها
  • 100. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری

📚 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.