اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های پزشکی و تشخیص بیماری‌های غیرواگیر

کتاب آموزش کاربردی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های پزشکی و تشخیص بیماری‌های غیرواگیر

تگ‌ها: پردازش تصاویر پزشکی پیش‌بینی بیماری‌ها تحلیل داده‌های سلامت تشخیص سرطان پستان داده‌کاوی پزشکی علوم داده هوش مصنوعی در پزشکی هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها یادگیری ماشین یادگیری ماشین در تشخیص سرطان

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 کاربردی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های پزشکی و تشخیص بیماری‌های غیرواگیر

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در سلامت

موضوع میانی: یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی داده‌های پزشکی و نقش هوش مصنوعی در نظام سلامت
  • 2. آشنایی با انواع بیماری‌های غیرواگیر و ضرورت تشخیص زودهنگام
  • 3. اصول پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های بالینی
  • 4. مدیریت داده‌های مفقود و نویز در پرونده‌های الکترونیک سلامت
  • 5. روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌های آزمایشگاهی
  • 6. تحلیل اکتشافی داده‌های بیمار (EDA) برای شناسایی الگوها
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها در داده‌های سرطان و بیماری‌های مزمن
  • 8. انتخاب ویژگی‌های کلیدی برای افزایش دقت مدل‌های تشخیص
  • 9. مفاهیم پایه یادگیری نظارت‌شده در تشخیص بیماری
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی ریسک بیماری
  • 11. استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم برای طبقه‌بندی وضعیت بیمار
  • 12. بررسی عملکرد ماشین بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص تومورها
  • 13. کاربرد الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی (KNN) در داده‌های پزشکی
  • 14. مفاهیم یادگیری مجموعه‌ای و جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 15. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تنظیم‌کننده‌ها
  • 16. ارزیابی مدل‌های پزشکی با معیارهای دقت، حساسیت و ویژگی
  • 17. مفهوم ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) در تشخیص بیماری
  • 18. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم (ROC) در پزشکی
  • 19. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 20. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای اطمینان از پایداری مدل
  • 21. کاربرد یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 22. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) در تشخیص ضایعات
  • 24. اخلاق در هوش مصنوعی پزشکی و صیانت از حریم خصوصی بیمار
  • 25. ملاحظات فقهی و حقوقی استفاده از داده‌های سلامت در ایران
  • 26. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی (XAI) برای پزشکان
  • 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های تصمیم‌یار بالینی
  • 28. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مراکز درمانی
  • 29. ارائه گزارش‌های آماری و بصری‌سازی نتایج برای کادر درمان
  • 30. مطالعه موردی: پیش‌بینی احتمال ابتلا به سرطان بر اساس شاخص‌های بالینی
  • 31. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های آزمایشگاهی برای تشخیص بیماری‌های قلبی
  • 32. مطالعه موردی: مدل‌سازی پیش‌بینی دیابت با استفاده از داده‌های جمعیتی
  • 33. استفاده از ابزارهای پایتون (Scikit-learn) در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 34. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy در مدیریت داده‌های بیمارستانی
  • 35. توسعه محیط کاربری ساده برای نمایش نتایج تشخیص به پزشک
  • 36. بررسی پروتکل‌های استاندارد تبادل داده‌های سلامت (HL7/FHIR)
  • 37. نقش هوش مصنوعی در کاهش خطاهای تشخیص پزشکی
  • 38. آینده هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده در ایران
  • 39. جمع‌بندی و مسیر توسعه سیستم‌های هوشمند سلامت بومی

📚 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.