کتاب بازشناسی و دسته‌بندی هوشمند تصاویر پزشکی با شبکه‌های کانولوشنی

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 بازشناسی و دسته‌بندی هوشمند تصاویر پزشکی با شبکه‌های کانولوشنی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش هوشمند محتوای چندرسانه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تصاویر پزشکی و کاربردهای هوش مصنوعی
  • 2. مروری بر روش‌های سنتی پردازش تصاویر پزشکی
  • 3. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 4. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 5. شبکه‌های کانولوشنی (CNN): اصول اولیه
  • 6. لایه های اصلی CNN: کانولوشن، Pooling، ReLU
  • 7. معماری‌های معروف CNN: LeNet، AlexNet، VGGNet
  • 8. شبکه‌های CNN عمیق‌تر: GoogLeNet (Inception)، ResNet
  • 9. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تصاویر پزشکی
  • 10. مجموعه‌ داده‌های تصاویر پزشکی: منابع و چالش‌ها
  • 11. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی: نرمال‌سازی، حذف نویز، افزایش داده
  • 12. تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی (Medical Image Segmentation)
  • 13. تشخیص اشیا در تصاویر پزشکی (Object Detection)
  • 14. دسته‌بندی تصاویر پزشکی (Medical Image Classification)
  • 15. پیاده‌سازی CNN با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 16. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های CNN
  • 17. بهینه‌سازی مدل‌های CNN: تنظیم هایپرپارامترها
  • 18. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های تصویر پزشکی
  • 19. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های ریه (پنومونی، سرطان ریه)
  • 20. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های قلب و عروق
  • 21. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های مغز و اعصاب (تومور، سکته مغزی)
  • 22. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های چشم (رتینوپاتی دیابتی، گلوکوم)
  • 23. کاربرد CNN در تشخیص شکستگی استخوان
  • 24. کاربرد CNN در رادیولوژی پستان (تشخیص سرطان پستان)
  • 25. استفاده از داده‌های سه بعدی (CT Scan, MRI) با CNN
  • 26. شبکه‌های U-Net برای Segmentation تصاویر پزشکی
  • 27. شبکه‌های ۳D CNN
  • 28. شبکه‌های GAN برای تولید تصاویر پزشکی
  • 29. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های CNN (Explainable AI) در پزشکی
  • 30. چالش‌های اخلاقی و قانونی استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 31. آینده‌ی هوش مصنوعی در تصاویر 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.