اکسپرس 24
کتاب طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری با LLMs

کتاب طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری با LLMs

تگ‌ها: LLM برای تشخیص بیماری LLM برای سلامت پردازش زبان طبیعی در پزشکی تشخیص بیماری با هوش مصنوعی تعامل انسان و هوش مصنوعی در پزشکی سیستم‌های تشخیص بیماری با AI مدل‌های زبانی بزرگ در سلامت هوش مصنوعی در پزشکی هوش مصنوعی سلامت یادگیری ماشین در تشخیص 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 طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی شبکه‌های عصبی
  • 4. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. کاربرد NLP در سیستم‌های تشخیص بیماری
  • 7. مبانی مدل‌های زبانی آماری
  • 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 9. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 10. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تاریخچه و تکامل
  • 11. معماری‌های رایج LLMs (مانند GPT، BERT)
  • 12. آموزش پیش‌فرض LLMs (Pre-training)
  • 13. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص (Fine-tuning)
  • 14. مجموعه‌داده‌های مورد نیاز برای آموزش LLMs
  • 15. اهمیت کیفیت داده در آموزش LLMs
  • 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 17. معیارهای ارزیابی در NLP
  • 18. ارزیابی LLMs برای وظایف تولید متن
  • 19. ارزیابی LLMs برای وظایف طبقه‌بندی متن
  • 20. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 21. حریم خصوصی و امنیت داده در LLMs
  • 22. سوگیری (Bias) در LLMs و راهکارهای مقابله
  • 23. شفافیت و قابلیت تفسیر LLMs
  • 24. مقدمه‌ای بر تشخیص بیماری با استفاده از هوش مصنوعی
  • 25. چالش‌های تشخیص بیماری در دنیای واقعی
  • 26. نقش داده‌های پزشکی در تشخیص بیماری
  • 27. انواع داده‌های پزشکی (متن، تصویر، سیگنال)
  • 28. پیش‌پردازش داده‌های متنی پزشکی
  • 29. پاکسازی و نرمال‌سازی متون پزشکی
  • 30. استخراج ویژگی از متون پزشکی
  • 31. کاربرد LLMs در تحلیل متون پزشکی
  • 32. تحلیل گزارش‌های پزشکی و یادداشت‌های پزشکان
  • 33. تشخیص بیماری از طریق خلاصه‌سازی متون پزشکی
  • 34. طبقه‌بندی متون پزشکی برای شناسایی بیماری‌ها
  • 35. شناسایی علائم و نشانه‌های بیماری از متون
  • 36. تحلیل احساسات در بازخوردهای بیماران
  • 37. استفاده از LLMs برای کمک به تشخیص زودهنگام
  • 38. تشخیص بیماری‌های نادر با LLMs
  • 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی مبتنی بر LLMs
  • 40. تولید پاسخ‌های پزشکی قابل فهم برای بیماران
  • 41. تولید گزارش‌های توصیفی بیماری
  • 42. کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری بالینی
  • 43. مدل‌سازی بیماری‌های مزمن با LLMs
  • 44. پیش‌بینی روند بیماری با استفاده از LLMs
  • 45. تحلیل داده‌های بالینی و آزمایشگاهی با LLMs
  • 46. ادغام داده‌های چندوجهی (Multimodal) برای تشخیص
  • 47. استفاده از LLMs در تحلیل تصاویر پزشکی (با رویکرد متنی)
  • 48. کاربرد LLMs در تحلیل سیگنال‌های فیزیولوژیکی
  • 49. مدیریت پرونده الکترونیک سلامت (EHR) با LLMs
  • 50. جستجوی پیشرفته در پرونده‌های پزشکی
  • 51. استخراج اطلاعات کلیدی از پرونده‌های سلامت
  • 52. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های سلامت دیجیتال
  • 53. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های پزشکی
  • 54. اصول حاکم بر طراحی سیستم‌های تشخیص بیماری
  • 55. معماری سیستم‌های تشخیص بیماری مبتنی بر LLMs
  • 56. مراحل پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص بیماری
  • 57. انتخاب مدل LLM مناسب برای وظیفه
  • 58. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود عملکرد
  • 59. آموزش مدل بر روی داده‌های پزشکی اختصاصی
  • 60. اعتبارسنجی و تست مدل در محیط واقعی
  • 61. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 62. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های LLM
  • 63. مدیریت خطاها و عوارض جانبی احتمالی
  • 64. تعامل انسان و ماشین در سیستم‌های پزشکی
  • 65. طراحی رابط کاربری کاربرپسند برای سیستم‌های تشخیص
  • 66. ارائه توضیحات قابل فهم برای نتایج مدل
  • 67. اعتمادسازی کاربران به سیستم‌های هوشمند
  • 68. آموزش کاربران در استفاده از سیستم‌های تشخیص
  • 69. ملاحظات فقهی و شرعی در کاربردهای پزشکی هوش مصنوعی
  • 70. تطابق با قوانین نظام سلامت جمهوری اسلامی ایران
  • 71. اصول حرفه‌ای پزشکی و اخلاق بالینی
  • 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های تشخیص بیماری
  • 73. ارزیابی اقتصادی سیستم‌های تشخیص بیماری
  • 74. کاربرد LLMs در سلامت عمومی و پیشگیری
  • 75. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با LLMs
  • 76. شناسایی الگوهای شیوع بیماری
  • 77. پیش‌بینی وقوع اپیدمی‌ها
  • 78. مدیریت منابع درمانی با استفاده از LLMs
  • 79. بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی
  • 80. تولید محتوای آموزشی سلامت برای عموم
  • 81. کمک به بیماران در مدیریت خودشان
  • 82. کاربرد LLMs در توانبخشی و سلامت روان
  • 83. تشخیص و پایش اختلالات روانپزشکی
  • 84. ارائه حمایت‌های اولیه سلامت روان
  • 85. ملاحظات فرهنگی در طراحی سیستم‌های پزشکی
  • 86. تطابق با ارزش‌های خانواده ایرانی-اسلامی
  • 87. استانداردهای طراحی و پیاده‌سازی در ایران
  • 88. قوانین مربوط به مالکیت فکری و داده‌ها
  • 89. ملاحظات مربوط به گمرک و واردات تجهیزات
  • 90. اصول توسعه نرم‌افزارهای سلامت در ایران
  • 91. آینده LLMs در تشخیص و درمان بیماری‌ها
  • 92. نوآوری‌های آتی در حوزه سلامت دیجیتال
  • 93. توسعه پایدار سیستم‌های تشخیص بیماری
  • 94. همکاری بین‌المللی در حوزه سلامت دیجیتال (با رعایت چارچوب‌های ملی)
  • 95. تأثیر LLMs بر نظام سلامت کشور
  • 96. نقش LLMs در ارتقاء کیفیت خدمات پزشکی
  • 97. آموزش نیروی انسانی متخصص در حوزه LLMs پزشکی
  • 98. توسعه بومی فناوری‌های LLM در پزشکی
  • 99. ایجاد اکوسیستم نوآوری در سلامت دیجیتال

📚 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.