اکسپرس 24
کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح برای پزشکان: راهنمای عملی

کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح برای پزشکان: راهنمای عملی

تگ‌ها: XAI در پزشکی تحلیل داده‌های بالینی تشخیص پزشکی سلامت دیجیتال مدل‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی بالینی هوش مصنوعی پزشکی هوش مصنوعی قابل توضیح هوش مصنوعی و پزشکان 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 هوش مصنوعی قابل توضیح برای پزشکان: راهنمای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم پزشکی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بالینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پزشکی
  • 2. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه و الگوریتم‌ها
  • 3. تحلیل داده‌های بالینی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی: پاکسازی و آماده‌سازی
  • 5. انتخاب ویژگی در داده‌های بالینی
  • 6. مدل‌های طبقه‌بندی در تشخیص بیماری
  • 7. رگرسیون برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری
  • 8. خوشه‌بندی بیماران بر اساس ویژگی‌های بالینی
  • 9. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. اعتبارسنجی متقابل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در تشخیص تصاویر پزشکی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های سری زمانی پزشکی
  • 15. یادگیری انتقالی در پزشکی: استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 16. روش‌های کاهش ابعاد داده برای تجسم و تحلیل
  • 17. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
  • 19. یادگیری ماشین بدون نظارت در کشف الگوهای بیماری
  • 20. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پزشکی
  • 21. مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم در پزشکی
  • 22. جنگل تصادفی و افزایش دقت پیش‌بینی
  • 23. یادگیری ماشین تقویتی در مدیریت درمان
  • 24. بهینه‌سازی دوز دارو با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 25. یادگیری فعال: انتخاب هوشمندانه داده‌ها برای آموزش
  • 26. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 27. اهمیت XAI در محیط‌های بالینی
  • 28. روش‌های XAI: LIME و SHAP
  • 29. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. اهمیت ویژگی‌ها در پیش‌بینی‌های پزشکی
  • 31. تجسم نتایج مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. ارائه نتایج به پزشکان به شکلی قابل درک
  • 33. توسعه رابط‌های کاربری برای XAI در پزشکی
  • 34. استفاده از XAI برای افزایش اعتماد پزشکان به هوش مصنوعی
  • 35. XAI و مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های بالینی
  • 36. حفظ حریم خصوصی بیماران در استفاده از هوش مصنوعی
  • 37. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 38. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 39. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص سرطان
  • 40. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های قلبی
  • 41. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های عصبی
  • 42. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های عفونی
  • 43. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های ژنتیکی
  • 44. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های پوستی
  • 45. کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تصویربرداری پزشکی
  • 46. کاربرد هوش مصنوعی در پاتولوژی
  • 47. کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت‌های ویژه
  • 48. کاربرد هوش مصنوعی در اتاق عمل
  • 49. کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت عمومی
  • 50. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت بیمارستان‌ها
  • 51. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 52. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 53. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه داروهای جدید
  • 54. کاربرد هوش مصنوعی در شخصی‌سازی درمان
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت روان
  • 56. کاربرد هوش مصنوعی در توانبخشی
  • 57. کاربرد هوش مصنوعی در نظارت بر سلامت از راه دور
  • 58. تحلیل احساسات در متون پزشکی
  • 59. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج اطلاعات از پرونده‌های پزشکی
  • 60. استفاده از NLP در پاسخگویی به سوالات پزشکی
  • 61. استفاده از NLP در خلاصه سازی پرونده‌های پزشکی
  • 62. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای ردیابی بیماری‌ها
  • 63. آینده هوش مصنوعی در پزشکی
  • 64. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی هوش مصنوعی 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.