اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های دید و زبان برای کاربردهای تصویربرداری پزشکی

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های دید و زبان برای کاربردهای تصویربرداری پزشکی

تگ‌ها: Fine-tuning مدل پردازش تصویر پزشکی تشخیص تصویر پزشکی تصویربرداری پزشکی شبکه‌های عصبی پزشکی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی مدل های زبان-بینایی هوش مصنوعی پزشکی هوش مصنوعی تصویربرداری یادگیری عمیق 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 بهینه‌سازی مدل‌های دید و زبان برای کاربردهای تصویربرداری پزشکی

موضوع کلی: پردازش تصویر و هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پزشکی
  • 2. اصول تصویربرداری پزشکی: روش‌ها و کاربردها
  • 3. مروری بر یادگیری ماشین در تشخیص بیماری
  • 4. یادگیری عمیق: مفاهیم و معماری‌ها
  • 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تصویربرداری پزشکی
  • 6. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها در داده‌های سری زمانی پزشکی
  • 7. مدل‌های دید و زبان (Vision-Language Models): معرفی و کاربردها
  • 8. معماری‌های پیشرفته مدل‌های دید و زبان
  • 9. Transformerها در پردازش تصویر پزشکی
  • 10. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تصویربرداری پزشکی
  • 11. انتقال یادگیری در تشخیص بیماری
  • 12. Fine-tuning مدل‌های دید و زبان برای طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 13. Fine-tuning مدل‌های دید و زبان برای تشخیص عیوب
  • 14. Fine-tuning مدل‌های دید و زبان برای تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی
  • 16. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
  • 17. مجموعه‌داده‌های تصویربرداری پزشکی: منابع و چالش‌ها
  • 18. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق در پزشکی
  • 19. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) در تصویربرداری پزشکی
  • 20. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص پزشکی
  • 21. روش‌های بصری‌سازی برای درک تصمیمات مدل
  • 22. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در رادیولوژی
  • 23. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در آسیب‌شناسی
  • 24. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در چشم‌پزشکی
  • 25. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در پوست‌پزشکی
  • 26. مدل‌های چندوجهی: ترکیب تصویر و داده‌های متنی
  • 27. استفاده از گزارش‌های رادیولوژی در کنار تصاویر
  • 28. استفاده از سوابق پزشکی در کنار تصاویر
  • 29. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در پردازش تصویر پزشکی
  • 30. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید تصاویر پزشکی
  • 31. تولید تصاویر پزشکی مصنوعی برای افزایش داده‌ها
  • 32. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در تصویربرداری پزشکی
  • 33. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در تصویربرداری پزشکی
  • 34. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تصویربرداری پزشکی
  • 35. روش‌های کاهش ابعاد داده در پردازش تصویر پزشکی
  • 36. PCA و t-SNE برای بصری‌سازی داده‌های پزشکی
  • 37. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 38. کاربرد GNN در تحلیل ساختار مغز
  • 39. کاربرد GNN در تحلیل ساختار استخوان
  • 40. مدل‌های تعاملی دید و زبان برای کمک به پزشکان
  • 41. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 42. چالش‌های اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 43. حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی
  • 44. تفسیرپذیری و مسئولیت‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 45. ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در گردش کار بالینی
  • 46. آینده هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی
  • 47. روش‌های پردازش تصاویر سه بعدی پزشکی
  • 48. تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI)
  • 49. تصویربرداری سی‌تی (CT Scan)
  • 50. تصویربرداری اولتراسوند (Ultrasound)
  • 51. تصویربرداری پزشکی هسته‌ای (Nuclear Medicine)
  • 52. تشخیص خودکار بیماری‌های ریه با استفاده از تصاویر سی‌تی
  • 53. تشخیص خودکار سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی
  • 54. تشخیص خودکار بیماری‌های قلبی با استفاده از MRI
  • 55. تشخیص خودکار بیماری‌های مغزی با استفاده از MRI
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصاویر با وضوح بالا
  • 57. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصاویر با نویز بالا
  • 58. استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU, TPU) برای یادگیری عمیق در پزشکی
  • 59. مقایسه روش‌های مختلف بهینه‌سازی
  • 60. کاربرد مدل‌های دید و زبان در آموزش پزشکی
  • 61. ابزارهای توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پزشکی
  • 62. کار با فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch در تصویربرداری پزشکی
  • 63. بهبود دقت تشخیص با استفاده از ترکیب مدل‌ها (Ensemble Learning)
  • 64. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها در تصویربرداری پزشکی
  • 65. بهبود کارایی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 66. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بر روی دستگاه‌های محدود
  • 67. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار بر روی ابر
  • 68. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 69. استخراج اطلاعات از گزارش‌های پزشکی با استفاده از NLP
  • 70. تحلیل احساسات در گزارش‌های پزشکی
  • 71. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها در پزشکی

📚 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.