اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین و تشخیص الگوهای رفتاری در سلامت روان

کتاب یادگیری ماشین و تشخیص الگوهای رفتاری در سلامت روان

تگ‌ها: Anxiety Behavioral Analytics Deep Learning Depression EHR Explainable AI fMRI Machine Learning Mental Health PTSD Wearable Sensors تشخیص الگو رفتاری سلامت روان یادگیری ماشین

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 یادگیری ماشین و تشخیص الگوهای رفتاری در سلامت روان

موضوع کلی: بهینه‌سازی تمایزپذیر و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر سلامت روان و اهمیت تشخيص الگوهای رفتاری
  • 2. مبانی آمار توصیفی برای داده‌های رفتاری
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 4. آشنایی با داده‌هایsensor و wearable در سلامت روان
  • 5. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های رفتاری از اپلیکیشن‌های موبایل
  • 6. پیش‌پردازش سری‌های زمانی رفتاری: فیلترing و نرمال‌سازی
  • 7. تشخیص و مدیریت verlor داده‌ها در داده‌های رفتاری
  • 8. استخراج ویژگی‌های آماری از سری‌های زمانی (mean، variance، entropy)
  • 9. ویژگی‌های فرکانس‌ای: تبدیل فوریه و تحلیل спектر
  • 10. ویژگی‌های非线性: fractal dimension، Lyapunov exponent
  • 11. ویژگی‌های بر پایهٔ توزیع احساسات از متنی (NLP)
  • 12. استخراج ویژگی‌های الگوهای خواب از داده‌های actigraphy
  • 13. ویژگی‌های گام و postura از accelerometer و gyroscope
  • 14. ویژگی‌های گفتار: pitch، energy، formant، MFCC
  • 15. ویژگی‌های چشم و tracking視線 از eye-tracker
  • 16. روش‌های کاهش بعد: PCA، t-SNE، UMAP برای داده‌های رفتاری
  • 17. انتخاب ویژگی با mutual information و RFE
  • 18. آموزش مدل‌های خطی: رگرسیون لجستیک برای تشخیص افسردگی
  • 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای वर्गبندی اضطرابات اضطراب
  • 20. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای تشخیص اضطراب ثنائي القطب
  • 21. تقویت گرادیان (XGBoost, LightGBM) برای پیش‌بینی ریسک خودکشی
  • 22. شبکه‌های عصبی عمیق پایه: MLP برای classifying الگوهای رفتاری
  • 23. شبکات العصبية تلویحية (CNN) برای تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی رفتاری
  • 24. شبکات العصبية دوراهی (RNN، LSTM، GRU) برای مدل‌سازی وابستگی زمانی
  • 25. مدل‌های remarquer و Transformer برای داده‌های رفتاری چند_modal
  • 26. آموزش مدل‌های ترکیبی (Hybrid) CNN-LSTM برای تشخیص الگوهای پیچیده
  • 27. یادگیری pół supervised: استفاده از داده‌های برچسب‌ناکشید
  • 28. یادگیری تکمیلی (Multi-task Learning) برای同时 پیش‌بینی چند اختلال
  • 29. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری درکنترل درمانی شخصی‌سازی‌شده
  • 30. ارزیابی مدل: معیارهای حساسیت، специфиシティ، AUC-ROC، F1-score
  • 31. اعتبارسنجی متقاطع و防止 Overfitting در داده‌های קטנים
  • 32. توازن داده‌ها: تکنیک‌های oversampling، undersampling، SMOTE برای کلاس‌های ناهمتعادل
  • 33. تحلیل أهمیت ویژگی و解释abilty با SHAP و LIME
  • 34. رسم نمودارهای 경과 و heatmap برای الگوهای رفتاری
  • 35. استخراج قوانین قابل تفسیر از درختان تصمیم برای clinicians
  • 36. integrating clinical scales (PHQ-9, GAD-7) as labels in ML pipelines
  • 37. استفاده از داده‌های알گورتימי EHR به‌عنوان متغیرهای confounding
  • 38. نرمال‌سازی داده‌هایmulti-site وharmonization از différentes 센서ها
  • 39. حریم خصوصی و امنیت داده‌های رفتاری: GDPR، HIPAA،de-identification
  • 40. استخراج ویژگی‌های از داده‌های صوتی مکالمات درمانی (therapy transcripts)
  • 41. تشخیص اضطراب ما بعد struckه (PTSD) از الگوهای حرکتی و خواب
  • 42. پیش‌بینش'Episode‌های دو Extrem (manic/depressive) در bipolar disorder
  • 43. تشخیص اضطراب obsessive-compulsive (OCD) از الگوهای تکراری触摸
  • 44. تشخیص اضطراب تغذیه (anorexia, bulimia) از الگوهای تغذیه و فعالیت
  • 45. تشخیص اضطراب طیف خودизم (ASD) از الگوهای اجتماعی و بصری
  • 46. مدل‌سازی استرس و استرخاء از داده‌های HRV و GSR
  • 47. تشخیص اضطراب استفاده از مواد (SUD) از الگوهای هزینه و lokasi
  • 48. پیش‌بینی پاسخ به روان‌درمان CBT از ویژگی‌های قبلی درمانی
  • 49. استفاده از یادگیری نقل‌ lieu (Transfer Learning) از مدل‌های عمومی به سلامت روان
  • 50. آموزش مدل‌هایGenerative (VAE, GAN) برای ساخت داده‌هایwent synthetic برای augment
  • 51. کشف outliers و anotomali در داده‌های رفتاری با Isolation Forest و One-Class SVM
  • 52. مانیتورینگ واقعی‑زمان (real‑time) الگوهای رفتاری با edge computing
  • 53. integrating wearable feedback loops for intervención فوری (just-in-time)
  • 54. designing موبایل برنامه برای جمع‌آوری داده و بازخورد به pacientes
  • 55. تست usability و پذیرش فناوری توسط المرضى و clinicans
  • 56. بررسی اثرات مدواهای روانی بر ویژگی‌هایwent (pharmacokinetic interactions)
  • 57. مطالعات طولانی‌مدت (longitudinal) و تحلیل sobrevivencia با modèles de Cox
  • 58. متا-تحلیل نتایجML در سلامت روان: systematized review framework
  • 59. ایده‌های پژوهشی پیش‌رو: explainable AI وfairness در سلامت روان
  • 60. رگرسیون Poisson برای مدل‌سازی تعداد نوبت‌های劳动ی self-harm
  • 61. مدل‌های competing risks برای پیش‌بینی同時に 일어나는 حوادث
  • 62. استفاده از داده‌های réseaux sociaux (Twitter, Reddit) برای تشخیص افسردگی
  • 63. استخراج ویژگی‌های Linguistic LIWC از پست‌های اجتماعی
  • 64. تشخیص اضطراب اضطراب bimodal از ترکیبی صوت و متنی
  • 65. بهینه‌سازی hiperپارامتر با Bayesian optimization
  • 66. توزیع مدل‌هایML به صورت Docker/Kubernetes برای scalable serving
  • 67. مانیتورینگ drift و إعادة آموزش مدول‌های production
  • 68. چارچوبMLOps برای پروژه‌های سلامت روان (MLflow, DVC)
  • 69. مشارکت multidisciplinari: ψυχiaters، data scientists، مهندسان
  • 70. نکات اخلاقی و bias mitigation در مدل‌های سلامت روان
  • 71. مطالعه موردی: سیستم تشخیص早期 افسردگی در univerzitarians
  • 72. پروژه capstone: ساخت end-to-end pipeline برای تشخیص اضطراب Anxiety از داده‌های wearable

📚 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.