اصول یادگیری عمیق برای مراقبت های بهداشتی

مدرس Wuraola Oyewusi

انتشار 2025/04/16

مدت زمان 2h 26m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Deep Learning Fundamentals for Healthcare

دنیای هیجان انگیز کاربردهای یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی را از طریق این دوره عمیق کاوش کنید. بیاموزید که چگونه ناهنجاری‌ها را در تصاویر اشعه ایکس از طریق شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، و استفاده از یادگیری شات صفر، طبقه‌بندی و تشخیص دهید. اصول یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی، آموزش مدل، و تنظیم فراپارامتر که به طور خاص برای مراقبت های بهداشتی طراحی شده است را درک کنید. در فعالیت‌های عملی شرکت کنید که در آن داده‌ها را از قبل پردازش می‌کنید، مدل‌هایی را با پایتون می‌سازید، و از چارچوب‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می‌کنید. توسعه مهارت های عملی در تشخیص و تقسیم بندی اشیا برای تشخیص و تشخیص موثر شرایط پزشکی. در مورد ملاحظات اخلاقی و محدودیت های داده مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در زمینه پزشکی بینش به دست آورید. در پایان این دوره، شما مجهز به استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق در چالش های مراقبت های بهداشتی در دنیای واقعی، بهبود دقت تشخیصی و نتایج بیمار خواهید شد.

Artificial Intelligence (AI) Computer Vision Deep Learning Healthcare Information Technology (HIT)

Introduction

Getting started with deep learning for healthcare ()

What you should know ()

1. Introduction to Deep Learning for Healthcare

What is deep learning? ()

Why deep learning excels in healthcare? ()

How deep learning works: Anatomy of neural networks ()

Deep learning architectures ()

Deep learning algorithms ()

Key concepts in training deep learning models ()

Deep learning frameworks and libraries ()

Building and implementing neural networks: TensorFlow ()

Building and implementing neural networks: PyTorch ()

Limitations and ethical considerations ()

2. Computer Vision for Healthcare

Introduction to computer vision in healthcare ()

Understanding image data in healthcare ()

Anatomy of medical images: Exploring digital properties and structure ()

Preparing X-ray image datasets for computer vision tasks ()

Task overview : Classifying normal vs. pneumonia X-rays ()

Classifying normal vs. pneumonia X-rays using convolutional neural networks (CNNs) ()

Classifying normal vs. pneumonia X-rays using a pretrained architecture ()

Classifying normal vs. pneumonia X-rays using zero-shot learning ()

Task overview: Object detection in medical imaging ()

Zero-shot object detection in X-rays using CLIP-based models ()

Conclusion

Next steps ()

Ex_Files_Deep_Learning_Healthcare.zip (835.2 MB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش اصول یادگیری عمیق برای مراقبت های بهداشتی

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Deep Learning Fundamentals for Healthcare در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

متخصصان فنی در مراقبت های بهداشتی باید به هوش مصنوعی و قابلیت های یادگیری ماشین مجهز شوند. این دوره‌ها با مفاهیم اساسی ML شروع می‌شوند و به کاربردهای عملی علم داده، تکنیک‌های پیشرفته NLP برای داده‌های بالینی، و پیشرفت‌های پیشرفته در هوش مصنوعی مولد در زمینه‌های مراقبت‌های بهداشتی پیشرفت می‌کنند. با این دوره ها، شکاف بین دانش نظری هوش مصنوعی و برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی را برای هدایت نوآوری پر کنید.

آموزش اصول یادگیری عمیق برای مراقبت های بهداشتی ، ایستگاه شماره 6 در مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مراقبت های بهداشتی: ملزومات برای نقش های فنی ، است.

مسیر یادگیری هوش مصنوعی برای مراقبت های بهداشتی: ملزومات برای نقش های فنی