اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی تشخیص بیماری‌های ریوی با استفاده از یادگیری عمیق و کتابخانه Keras

کتاب آموزش کاربردی تشخیص بیماری‌های ریوی با استفاده از یادگیری عمیق و کتابخانه Keras

تگ‌ها: Keras آموزش یادگیری ماشین پردازش تصویر پزشکی تحلیل تصاویر قفسه سینه تشخیص کووید-۱۹ رادیولوژی دیجیتال شبکه‌های عصبی کانولوشنی کتابخانه کراس هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری عمیق

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 تشخیص بیماری‌های ریوی با استفاده از یادگیری عمیق و کتابخانه Keras

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پزشکی

موضوع میانی: پردازش تصویر و تشخیص خودکار بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در علوم پزشکی و نقش آن در تشخیص بیماری‌ها
  • 2. آشنایی با ساختار تصاویر پزشکی دیجیتال و فرمت‌های رایج
  • 3. پیش‌پردازش تصاویر رادیولوژی و تنظیمات استاندارد ورودی شبکه
  • 4. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پروژه‌های یادگیری عمیق
  • 5. مفاهیم پایه کتابخانه Keras و معماری مدل‌های عصبی
  • 6. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش تصویر
  • 7. جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های استاندارد تصاویر ریه
  • 8. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود دقت مدل
  • 9. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه
  • 10. پیاده‌سازی لایه‌های کانولوشنی در Keras برای استخراج ویژگی‌های ریوی
  • 11. نقش توابع فعال‌ساز در تشخیص ناهنجاری‌های بافت ریه
  • 12. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی در تشخیص بیماری‌های تنفسی
  • 13. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در آموزش مدل‌های پزشکی
  • 14. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 15. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل تشخیص بیماری
  • 16. معیارهای ارزیابی مدل در پزشکی شامل دقت، حساسیت و ویژگی
  • 17. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) در تشخیص بیماری‌های ریوی
  • 18. به‌کارگیری توابع زیان (Loss Functions) مناسب برای مسائل طبقه‌بندی
  • 19. روش‌های بصری‌سازی نقشه ویژگی‌ها برای تفسیر تصمیمات مدل
  • 20. تحلیل و تفسیر خروجی‌های مدل در محیط بالینی
  • 21. ملاحظات اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
  • 22. محدودیت‌های مدل‌های یادگیری عمیق در جایگزینی تشخیص پزشک
  • 23. استانداردهای حفاظت از داده‌های بیماران در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 24. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل برای متخصصان پزشکی
  • 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با سیستم‌های اطلاعات بیمارستانی
  • 26. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در تجهیزات پزشکی
  • 27. بررسی نمونه‌های موفق کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص بیماری‌های ریوی
  • 28. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در محیط‌های با منابع محدود
  • 29. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) در داده‌های پزشکی
  • 30. آماده‌سازی مدل برای فاز عملیاتی و تست نهایی
  • 31. روش‌های به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید بالینی
  • 32. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در زمان واقعی
  • 33. بررسی خطاهای رایج در پردازش تصویر اشعه ایکس
  • 34. راهکارهای مقابله با نویز در تصاویر رادیولوژی
  • 35. پروژه عملی: طراحی یک شبکه برای شناسایی ذات‌الریه
  • 36. پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم طبقه‌بندی خودکار تصاویر ریه
  • 37. تفسیر نتایج آزمایشگاهی و مقایسه با تشخیص هوش مصنوعی
  • 38. اصول نگارش و ارائه گزارش‌های فنی در پروژه‌های پزشکی
  • 39. نقشه راه توسعه سیستم‌های کمک‌تشخیصی در ایران
  • 40. آینده هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری‌های ریوی

📚 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.