آموزش مهندسی رابط مغز و رایانه (BCI): ۱۰۰ آزمایشگاه و پروژه نهایی - آخرین آپدیت

دانلود Brain-Computer Interface Engineering: 100 Labs & Capstone

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: از سردرگمی در تئوری‌های EEG تا ساخت پلتفرم‌های سازمانی BCI در سطح تولید با استفاده از AI، MLOps، Kubernetes و نوروتک. طراحی کامل سیستم‌های رابط مغز و رایانه (BCI) از مرحله دریافت سیگنال‌های EEG تا استقرار در محیط عملیاتی. تسلط بر پردازش سیگنال‌های EEG، فیلتر کردن، حذف آرتیفکت‌ها و جریان‌های کاری مهندسی سیگنال‌های مغزی. ساخت پلتفرم‌های نوروانفورماتیک با استفاده از استانداردهای BIDS، کاتالوگ‌های متادیتا، ردیابی происхождение داده‌ها و خط لوله‌های تحقیقاتی بازتولیدپذیر. توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تصویرسازی حرکتی، تشخیص وضعیت شناختی و طبقه‌بندی EEG. مهندسی سیستم‌های BCI بلادرنگ (Real-time) با تأخیر کم با استفاده از معماری‌های استریمینگ و پردازش رویداد-محور. طراحی سیستم‌های تعامل انسان و رایانه مبتنی بر سیگنال‌های مغزی، نوروفیدبک و رابط‌های تطبیقی. استقرار پلتفرم‌های Neuro-AI در سطح تولید با استفاده از Docker، Kubernetes، زیرساخت به عنوان کد (IaC) و خط لوله‌های CI/CD. اتمام یک پروژه نهایی (Capstone) در سطح دکترا با ساخت یک پلتفرم مستقل رابط مغز و رایانه که AI، MLOps، امنیت، انطباق و کلاود-نیتیو را یکپارچه می‌کند. پیش نیازها: این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که برای مبتدیان مناسب باشد و تا سطوح پیشرفته مهندسی سازمانی پیش برود. یک کامپیوتر با سیستم عامل ویندوز، macOS یا لینوکس اتصال به اینترنت اشتیاق به یادگیری و ساخت حداقل ۸ گیگابایت رم (۱۶ گیگابایت توصیه می‌شود) VS Code یا هر IDE مشابه Docker Desktop یا Docker Engine

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

هزینه این دوره صرفاً بابت زمان سرمایه‌گذاری شده برای ساخت این برنامه جامع آموزشی است.

مهندسی رابط مغز و رایانه: از دموهای تحقیقاتی تا سیستم‌های تولیدی

اکثر دوره‌های تکنولوژی، ابزارهای مجزا را آموزش می‌دهند.

اکثر دوره‌های علوم اعصاب، تئوری‌های مجزا را آموزش می‌دهند.

اکثر دوره‌های یادگیری ماشین، مدل‌های مجزا را آموزش می‌دهند.

نتیجه چیست؟

هزاران یادگیرنده سیگنال‌های EEG، شبکه‌های عصبی یا مفاهیم علوم اعصاب را درک می‌کنند، اما تعداد بسیار کمی می‌دانند چگونه یک پلتفرم کامل BCI بسازند که بتواند خارج از یک آزمایشگاه تحقیقاتی دوام بیاورد.

این تفاوت بین «آزمایش» و «مهندسی» است.

در دنیای امروز، ایجاد یک اثبات مفهوم (PoC) سریع آسان است. اما ساخت یک سیستم نوروتکنولوژی امن، مقیاس‌پذیر، قابل مشاهده، منطبق با استانداردها و در سطح تولید که سازمان‌های واقعی بتوانند به آن اعتماد کنند، بسیار دشوارتر است.

این دقیقاً همان چیزی است که این دوره آموزش می‌دهد.

سفری در ۱۰۰ آزمایشگاه به دنیای نوروتکنولوژی مدرن

این دوره مجموعه‌ای از سخنرانی‌های پراکنده نیست.

بلکه یک مسیر مهندسی ساختاریافته شامل ۱۰۰ آزمایشگاه پیش‌رونده است که شما را از مبانی مطلق به معماری سطح سازمانی می‌رساند.

شما با درک نحوه تولید سیگنال‌های EEG، نحوه ارتباط الکتریکی مغز و نحوه عملکرد رابط‌های مدرن مغز و رایانه شروع خواهید کرد.

از آنجا، سیستم‌های پیچیده‌تری خواهید ساخت که اطلاعات مشتق شده از مغز را پردازش، طبقه‌بندی، استریم، ایمن، مستقر و نظارت می‌کنند.

هر مهارت اصلی از طریق پیاده‌سازی آموزش داده می‌شود.

شما فقط مفاهیم را یاد نمی‌گیرید؛ شما می‌سازید.

چه چیزهایی در این دوره است؟

ماژول ۱ – مبانی و اولین موفقیت

یادگیری زبان نوروتکنولوژی، نصب محیط کار، بررسی مجموعه‌داده‌های EEG و ساخت اولین خط لوله تحلیل سیگنال مغزی.

ماژول ۲ – مهندسی سیگنال EEG

درک سیستم‌های الکترود، تئوری نمونه‌برداری، کاهش نویز، فیلترینگ دیجیتال، حذف آرتیفکت‌ها و پیش‌پردازش در سطح تولید.

ماژول ۳ – نوروانفورماتیک و مهندسی داده

تسلط بر استانداردهای BIDS، مدیریت متادیتا، ردیابی داده‌ها، مهندسی بازتولیدپذیری، جریان‌های کاری اعتبارسنجی و پلتفرم‌های داده‌های عصبی.

ماژول ۴ – یادگیری ماشین برای سیگنال‌های مغزی

ساخت طبقه‌بندی‌کننده‌های EEG، خط لوله‌های استخراج ویژگی، مدل‌های حوزه فرکانس، سیستم‌های یادگیری عمیق و چارچوب‌های بنچ‌مارک.

ماژول ۵ – رابط‌های مغز و رایانه بلادرنگ (Real-Time)

ایجاد معماری‌های با تأخیر کم قادر به پردازش استریم‌های زنده EEG و تصمیم‌گیری در لحظه.

ماژول ۶ – تعامل انسان و رایانه (HCI)

توسعه سیستم‌های نوروفیدبک، پلتفرم‌های نظارت بر توجه، رابط‌های تطبیقی، ابزارهای ارتباطی کمکی و تجربه‌های کاربری مبتنی بر مغز.

ماژول ۷ – MLOps و مهندسی قابلیت اطمینان

استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Docker، Kubernetes، MLflow، خط لوله‌های CI/CD، چارچوب‌های مشاهده‌پذیری و عملیات تولید.

ماژول ۸ – امنیت، حریم خصوصی و انطباق

محافظت از داده‌های حساس عصبی با استفاده از رمزنگاری، احراز هویت، مجوزدهی، یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی و چارچوب‌های حکمرانی.

ماژول ۹ – هوش مصنوعی لبه (Edge AI) و نوروروباتیک

استقرار مدل‌ها روی دستگاه‌های لبه، یکپارچه‌سازی سیستم‌های رباتیک و بررسی یادگیری فدرال و معماری‌های نوروتکنولوژی توزیع شده.

ماژول ۱۰ – استقرار سازمانی مستقل

یادگیری در دسترس بودن بالا (High Availability)، بازیابی پس از فاجعه، مشاهده‌پذیری، اعتبارسنجی امنیتی، اتوماسیون زیرساخت و آمادگی انطباق.

پروژه نهایی Capstone در سطح دکترا (آزمایشگاه ۱۰۰)

همه چیز در یک پروژه استثنایی به اوج می‌رسد.

شما یک پلتفرم کامل و مستقل رابط مغز و رایانه سازمانی را طراحی و خواهید ساخت.

این یک پروژه ساده نیست؛ شامل موارد زیر است:

  • خط لوله‌های دریافت EEG

  • سرویس‌های پردازش سیگنال

  • چارچوب‌های حذف آرتیفکت

  • موتورهای استنتاج بلادرنگ

  • عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

  • ردیابی آزمایش‌ها

  • رجیستری‌های مدل

  • ارکستراسیون با کوبرنتیز

  • زیرساخت به عنوان کد (IaC)

  • کنترل‌های امنیتی

  • جریان‌های کاری انطباق

  • سیستم‌های نظارتی

  • برنامه‌ریزی بازیابی پس از فاجعه

  • مشاهده‌پذیری سازمانی

در پایان آزمایشگاه ۱۰۰، شما دارای یک پروژه پورتفولیو خواهید بود که توانمندی‌های شما را در علوم اعصاب، یادگیری ماشین، زیرساخت ابری، DevOps، امنیت سایبری، مهندسی داده و معماری سازمانی نشان می‌دهد.

متخصصان بسیار کمی می‌توانند سیستم‌هایی را در این سطح بسازند.

چرا اکنون ثبت‌نام کنید؟

رابط‌های مغز و رایانه به سرعت در حال گسترش در حوزه‌های بهداشت، دسترسی‌پذیری، توان‌بخشی، رباتیک، تحلیل‌های شناختی، AI تطبیقی و نسل بعدی تعامل انسان و رایانه هستند.

تقاضا برای متخصصانی که بتوانند پل ارتباطی بین علوم اعصاب و مهندسی باشند، رو به افزایش است.

اکثر دوره‌ها تکه‌هایی از دانش را آموزش می‌دهند، اما این دوره کل سیستم را آموزش می‌دهد.

اگر هدف شما تبدیل شدن به یک مهندس جدی نوروتکنولوژی است - نه صرفاً کسی که تئوری را می‌فهمد - این برنامه برای شما ساخته شده است.

همین امروز ثبت‌نام کنید و ساخت آینده تعامل انسان و رایانه را، آزمایشگاه به آزمایشگاه، آغاز کنید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه‌ای بر مهندسی رابط مغز و رایانه: ۱۰۰ آزمایشگاه و پروژه نهایی Introduction to Brain-Computer Interface Engineering: 100 Labs & Capstone

  • مقدمه Introduction

ماژول ۱ – مبانی، آماده‌سازی محیط و اولین موفقیت Module 1 — Foundations, Environment Setup & First Success

  • مبانی، آماده‌سازی محیط و اولین موفقیت Foundations, Environment Setup & First Success

  • آزمایشگاه ۱: درک چشم‌انداز مدرن BCI Lab1 : Understanding the Modern BCI Landscape

  • آزمایشگاه ۲: نصب محیط کار نوروتکنولوژی متن‌باز Lab2 : Installing the Open-Source Neurotechnology Workspace

  • آزمایشگاه ۳: مبانی پایتون برای مهندسی عصبی Lab3 : Python Foundations for Neuroengineering

  • آزمایشگاه ۴: آشنایی با سیگنال‌های EEG Lab4 : Introduction to EEG Signals

  • آزمایشگاه ۵: آناتومی مغز برای مهندسان Lab5 : Brain Anatomy for Engineers

  • آزمایشگاه ۶: راه‌اندازی MNE Python Lab6 : Setting Up MNE-Python

  • آزمایشگاه ۷: بررسی مجموعه‌داده‌های عمومی EEG Lab7 : Exploring Public EEG Datasets

  • آزمایشگاه ۸: بصری‌سازی سیگنال‌های مغزی Lab8 : Visualizing Brain Signals

  • آزمایشگاه ۹: اولین خط لوله پردازش سیگنال EEG Lab9 : First EEG Signal Processing Pipeline

  • آزمایشگاه ۱۰: نقطه عطف موفقیت اولیه: ساخت اولین گردش کار تحلیل EEG Lab10 : Initial Success Milestone: Build Your First EEG Analysis Workflow

ماژول ۲ – دریافت EEG و مهندسی سیگنال Module 2 — EEG Acquisition & Signal Engineering

  • دریافت EEG و مهندسی سیگنال EEG Acquisition & Signal Engineering

  • آزمایشگاه ۱۱: معماری سخت‌افزاری EEG Lab11 : EEG Hardware Architecture

  • آزمایشگاه ۱۲: درک سیستم‌های جای‌گذاری الکترود Lab12 : Understanding Electrode Placement Systems

  • آزمایشگاه ۱۳: مبانی نمونه‌برداری سیگنال Lab13 : Signal Sampling Fundamentals

  • آزمایشگاه ۱۴: منابع نویز در سیستم‌های EEG Lab14 : Noise Sources in EEG Systems

  • آزمایشگاه ۱۵: مبانی فیلترینگ دیجیتال Lab15 : Digital Filtering Fundamentals

  • آزمایشگاه ۱۶: تکنیک‌های تشخیص آرتیفکت Lab16 : Artifact Detection Techniques

  • آزمایشگاه ۱۷: خط لوله‌های حذف پلک زدن چشم Lab17 : Eye-Blink Removal Pipelines

  • آزمایشگاه ۱۸: کاهش آرتیفکت‌های حرکتی Lab18 : Motion Artifact Reduction

  • آزمایشگاه ۱۹: داشبوردهای نظارت بر کیفیت سیگنال Lab19 : Signal Quality Monitoring Dashboards

  • آزمایشگاه ۲۰: گردش کار پیش‌پردازش EEG در سطح تولید Lab20 : Production-Grade EEG Preprocessing Workflow

ماژول ۳ – نوروانفورماتیک و مهندسی داده Module 3 — Neuroinformatics & Data Engineering

  • نوروانفورماتیک و مهندسی داده Neuroinformatics & Data Engineering

  • آزمایشگاه ۲۱: مبانی نوروانفورماتیک Lab21 : Neuroinformatics Fundamentals

  • آزمایشگاه ۲۲: فرمت‌ها و استانداردهای داده‌های EEG Lab22 : EEG Data Formats and Standards

  • آزمایشگاه ۲۳: ساختار داده‌های تصویربرداری مغزی (BIDS) Lab23 : Brain Imaging Data Structure (BIDS)

  • آزمایشگاه ۲۴: استراتژی‌های نسخه‌بندی مجموعه‌داده‌ها Lab24 : Dataset Versioning Strategies

  • آزمایشگاه ۲۵: مدیریت متادیتا Lab25 : Metadata Management

  • آزمایشگاه ۲۶: اعتبارسنجی خودکار داده‌ها Lab26 : Automated Data Validation

  • آزمایشگاه ۲۷: دریاچه‌های داده (Data Lakes) نوروتکنولوژی Lab27 : Neurotechnology Data Lakes

  • آزمایشگاه ۲۸: ردیابی происхождение داده‌ها Lab28 : Data Lineage Tracking

  • آزمایشگاه ۲۹: خط لوله‌های بازتولیدپذیری تحقیقات Lab29 : Research Reproducibility Pipelines

  • آزمایشگاه ۳۰: طراحی پلتفرم داده‌های عصبی سازمانی Lab30 : Enterprise Neurodata Platform Design

ماژول ۴ – یادگیری ماشین برای BCI Module 4 — Machine Learning for BCI

  • یادگیری ماشین برای BCI Machine Learning for BCI

  • آزمایشگاه ۳۱: مبانی ML برای سیگنال‌های مغزی Lab31 : ML Foundations for Brain Signals

  • آزمایشگاه ۳۲: مبانی استخراج ویژگی Lab32 : Feature Extraction Fundamentals

  • آزمایشگاه ۳۳: تحلیل حوزه فرکانس Lab33 : Frequency Domain Analysis

  • آزمایشگاه ۳۴: نمایش‌های زمان-فرکانس Lab34 : Time-Frequency Representations

  • آزمایشگاه ۳۵: الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای EEG Lab35 : Classification Algorithms for EEG

  • آزمایشگاه ۳۶: طبقه‌بندی تصویرسازی حرکتی Lab36 : Motor Imagery Classification

  • آزمایشگاه ۳۷: تشخیص وضعیت شناختی Lab37 : Cognitive State Detection

  • آزمایشگاه ۳۸: یادگیری عمیق برای سیگنال‌های EEG Lab38 : Deep Learning for EEG Signals

  • آزمایشگاه ۳۹: ارزیابی مدل و بنچ‌مارک Lab39 : Model Evaluation & Benchmarking

  • آزمایشگاه ۴۰: ساخت یک طبقه‌بندی‌کننده کامل BCI Lab40 : Building a Complete BCI Classifier

ماژول ۵ – سیستم‌های BCI بلادرنگ Module 5 — Real-Time BCI Systems

  • سیستم‌های BCI بلادرنگ Real-Time BCI Systems

  • آزمایشگاه ۴۱: مقدمه‌ای بر پردازش بلادرنگ Lab41 : Introduction to Real-Time Processing

  • آزمایشگاه ۴۲: خط لوله‌های استریم داده‌های EEG Lab42 : Streaming EEG Data Pipelines

  • آزمایشگاه ۴۳: مبانی Lab Streaming Layer (LSL) Lab43 : Lab Streaming Layer Fundamentals

  • آزمایشگاه ۴۴: طراحی معماری با تأخیر کم Lab44 : Low-Latency Architecture Design

  • آزمایشگاه ۴۵: پردازش سیگنال رویداد-محور Lab45 : Event-Driven Signal Processing

  • آزمایشگاه ۴۶: استخراج ویژگی بلادرنگ Lab46 : Real-Time Feature Extraction

  • آزمایشگاه ۴۷: سیستم‌های طبقه‌بندی آنلاین Lab47 : Online Classification Systems

  • آزمایشگاه ۴۸: مهندسی داشبورد بلادرنگ Lab48 : Real-Time Dashboard Engineering

  • آزمایشگاه ۴۹: تکنیک‌های بهینه‌سازی تأخیر Lab49 : Latency Optimization Techniques

  • آزمایشگاه ۵۰: معماری BCI بلادرنگ در سطح تولید Lab50 : Production Real-Time BCI Architecture

ماژول ۶ – تعامل انسان و رایانه و کاربردهای عصبی Module 6 — Human-Computer Interaction & Neuro Applications

  • تعامل انسان و رایانه و کاربردهای عصبی Human-Computer Interaction & Neuro Applications

  • آزمایشگاه ۵۱: مبانی تعامل انسان و رایانه Lab51 : Human-Computer Interaction Fundamentals

  • آزمایشگاه ۵۲: طراحی سیستم‌های نوروفیدبک Lab52 : Designing Neurofeedback Systems

  • آزمایشگاه ۵۳: کاربردهای نظارت بر توجه Lab53 : Attention Monitoring Applications

  • آزمایشگاه ۵۴: تخمین بار کاری ذهنی Lab54 : Mental Workload Estimation

  • آزمایشگاه ۵۵: ردیابی عملکرد شناختی Lab55 : Cognitive Performance Tracking

  • آزمایشگاه ۵۶: سیستم‌های ارتباطی کمکی Lab56 : Assistive Communication Systems

  • آزمایشگاه ۵۷: رابط‌های کنترل‌کننده مکان‌نما با مغز Lab57 : Brain-Controlled Cursor Interfaces

  • آزمایشگاه ۵۸: رابط‌های کاربری تطبیقی Lab58 : Adaptive User Interfaces

  • آزمایشگاه ۵۹: طراحی BCI با تمرکز بر دسترسی‌پذیری Lab59 : Accessibility-Focused BCI Design

  • آزمایشگاه ۶۰: سیستم‌های تعامل چندوجهی انسان و هوش مصنوعی Lab60 : Multi-Modal Human-AI Interaction Systems

ماژول ۷ – MLOps، قابلیت اطمینان و مشاهده‌پذیری Module 7 — MLOps, Reliability & Observability

  • MLOps، قابلیت اطمینان و مشاهده‌پذیری MLOps, Reliability & Observability

  • آزمایشگاه ۶۱: مقدمه‌ای بر MLOps Lab61 : Introduction to MLOps

  • آزمایشگاه ۶۲: ردیابی آزمایش‌ها Lab62 : Experiment Tracking

  • آزمایشگاه ۶۳: طراحی رجیستری مدل Lab63 : Model Registry Design

  • آزمایشگاه ۶۴: خط لوله‌های آموزش خودکار Lab64 : Automated Training Pipelines

  • آزمایشگاه ۶۵: کانتینری کردن برنامه‌های BCI Lab65 : Containerizing BCI Applications

  • آزمایشگاه ۶۶: کوبرنتیز برای نوروتکنولوژی Lab66 : Kubernetes for Neurotechnology

  • آزمایشگاه ۶۷: نظارت بر سیستم‌های یادگیری ماشین Lab67 : Monitoring Machine Learning Systems

  • آزمایشگاه ۶۸: مشاهده‌پذیری خط لوله EEG Lab68 : EEG Pipeline Observability

  • آزمایشگاه ۶۹: مهندسی قابلیت اطمینان برای پلتفرم‌های BCI Lab69 : Reliability Engineering for BCI Platforms

  • آزمایشگاه ۷۰: عملیات Neuro-AI در سطح تولید Lab70 : Production Neuro-AI Operations

ماژول ۸ – امنیت، حریم خصوصی و انطباق Module 8 — Security, Privacy & Compliance

  • امنیت، حریم خصوصی و انطباق Security, Privacy & Compliance

  • آزمایشگاه ۷۱: مبانی امنیت در نوروتکنولوژی Lab71 : Neurotechnology Security Fundamentals

  • آزمایشگاه ۷۲: طبقه‌بندی داده‌های حساس مغزی Lab72 : Sensitive Brain Data Classification

  • آزمایشگاه ۷۳: احراز هویت و مجوزدهی Lab73 : Authentication and Authorization

  • آزمایشگاه ۷۴: رمزنگاری برای داده‌های عصبی Lab74 : Encryption for Neurodata

  • آزمایشگاه ۷۵: زیرساخت‌های تحقیقاتی امن Lab75 : Secure Research Infrastructure

  • آزمایشگاه ۷۶: مقررات GDPR برای نوروتکنولوژی Lab76 : GDPR for Neurotechnology

  • آزمایشگاه ۷۷: ملاحظات قانون AI اتحادیه اروپا Lab77 : EU AI Act Considerations

  • آزمایشگاه ۷۸: مفاهیم تاب‌آوری عملیاتی DORA Lab78 : DORA Operational Resilience Concepts

  • آزمایشگاه ۷۹: یادگیری ماشین حفظ حریم خصوصی Lab79 : Privacy-Preserving Machine Learning

  • آزمایشگاه ۸۰: معماری BCI آماده برای انطباق Lab80 : Compliance-Ready BCI Architecture

ماژول ۹ – هوش مصنوعی لبه، رباتیک و نوروتکنولوژی توزیع شده Module 9 — Edge AI, Robotics & Distributed Neurotechnology

  • هوش مصنوعی لبه، رباتیک و نوروتکنولوژی توزیع شده Edge AI, Robotics & Distributed Neurotechnology

  • آزمایشگاه ۸۱: مبانی رایانش لبه (Edge Computing) Lab81 : Edge Computing Fundamentals

  • آزمایشگاه ۸۲: استقرار مدل‌های EEG روی دستگاه‌های لبه Lab82 : Deploying EEG Models on Edge Devices

  • آزمایشگاه ۸۳: استنتاج در محیط‌های با منابع محدود Lab83 : Resource-Constrained Inference

  • آزمایشگاه ۸۴: معماری‌های BCI تعبیه شده (Embedded) Lab84 : Embedded BCI Architectures

  • آزمایشگاه ۸۵: یکپارچه‌سازی نوروروباتیک Lab85 : Neuro-Robotics Integration

  • آزمایشگاه ۸۶: سیستم‌های رباتیک کنترل شده توسط BCI Lab86 : BCI-Controlled Robotic Systems

  • آزمایشگاه ۸۷: مبانی یادگیری فدرال Lab87 : Federated Learning Foundations

  • آزمایشگاه ۸۸: آموزش توزیع شده Neuro-AI Lab88 : Distributed Neuro-AI Training

  • آزمایشگاه ۸۹: پلتفرم‌های همکاری تحقیقاتی بین‌سایتی Lab89 : Cross-Site Research Collaboration Platforms

  • آزمایشگاه ۹۰: طراحی زیرساخت جهانی نوروتکنولوژی Lab90 : Global Neurotechnology Infrastructure Design

ماژول ۱۰ – استقرار مستقل و پروژه نهایی سازمانی Module 10 — Sovereign Deployment & Enterprise Capstone

  • استقرار مستقل و پروژه نهایی سازمانی Sovereign Deployment & Enterprise Capstone

  • آزمایشگاه ۹۱: مفاهیم زیرساخت مستقل (Sovereign) Lab91 : Sovereign Infrastructure Concepts

  • آزمایشگاه ۹۲: معماری پلتفرم متن‌باز Lab92 : Open-Source Platform Architecture

  • آزمایشگاه ۹۳: طراحی استقرار در چندین منطقه (Multi-Region) Lab93 : Multi-Region Deployment Design

  • آزمایشگاه ۹۴: سیستم‌های نوروتکنولوژی با در دسترس بودن بالا Lab94 : High Availability Neurotechnology Systems

  • آزمایشگاه ۹۵: بازیابی پس از فاجعه برای پلتفرم‌های BCI Lab95 : Disaster Recovery for BCI Platforms

  • آزمایشگاه ۹۶: استک مشاهده‌پذیری نوروتکنولوژی Lab96 : Neurotechnology Observability Stack

  • آزمایشگاه ۹۷: اعتبارسنجی امنیت انتها به انتها Lab97 : End-to-End Security Validation

  • آزمایشگاه ۹۸: ارزیابی آمادگی انطباق Lab98 : Compliance Readiness Assessment

  • آزمایشگاه ۹۹: اسپرینت یکپارچه‌سازی پروژه نهایی Lab99 : Capstone Integration Sprint

  • آزمایشگاه ۱۰۰: پروژه نهایی پلتفرم BCI سازمانی مستقل Lab100 : Sovereign Enterprise BCI Platform Capstone

جمع‌بندی Conclusion

  • جمع‌بندی Conclusion

نمایش نظرات

آموزش مهندسی رابط مغز و رایانه (BCI): ۱۰۰ آزمایشگاه و پروژه نهایی
جزییات دوره
2 hours
112
(آخرین آپدیت)
19
از 5
ندارد
ندارد
ندارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dar Al Taqniya Dar Al Taqniya

تکنولوژی ساده شده برای همه