🔔 با توجه به بهبود نسبی اینترنت، آمادهسازی دورهها آغاز شده است. به دلیل تداوم برخی اختلالات، بارگذاری دورهها ممکن است با کمی تأخیر انجام شود. مدت اشتراکهای تهیهشده محفوظ است.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
هوش مصنوعی مولد در سلامت: آموزش عملی و کاربردی
- آخرین آپدیت
دانلود Generative AI in Healthcare: Practical & Hands-on Learning
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
تحول آفرینی در مراقبتهای بهداشتی با هوش مصنوعی مولد: پروژههای عملی و کاربردهای واقعی
در این دوره خواهید آموخت:
آشنایی با مبانی هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در حوزه بهداشت و درمان.
پیادهسازی پروژههای عملی برای ساخت مدلهای هوش مصنوعی ویژه تصویربرداری پزشکی و تشخیص بیماری.
تحلیل مجموعه دادههای واقعی مراقبتهای بهداشتی برای استخراج بینشها و ارائه راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی.
بهکارگیری ملاحظات اخلاقی و بهترین روشها در استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در محیطهای درمانی.
پیشنیازها:
آشنایی مقدماتی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (مفید است اما اجباری نیست).
تسلط بر برنامهنویسی پایتون برای انجام پروژههای عملی.
دسترسی به کامپیوتر متصل به اینترنت جهت اجرای ابزارها و نرمافزارهای هوش مصنوعی.
تجربه قبلی در حوزه مراقبتهای بهداشتی الزامی نیست؛ تمامی مفاهیم لازم در طول دوره توضیح داده خواهد شد.
پتانسیل دگرگونکننده هوش مصنوعی مولد در صنعت مراقبتهای بهداشتی را با این دوره جامع و عملی کشف کنید. این دوره که برای متخصصان حوزه سلامت، علاقهمندان به هوش مصنوعی، دانشمندان داده و متخصصان فناوری طراحی شده است، به بررسی عمیق تقاطع رو به رشد هوش مصنوعی و بهداشت و درمان میپردازد. شما هم پایه نظری قوی و هم مهارتهای عملی را برای بهکارگیری مدلهای هوش مصنوعی مولد در چالشهای واقعی مراقبتهای بهداشتی کسب خواهید کرد.
در طول دوره، کاربردهای گوناگون هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی را از توصیههای درمانی شخصیسازی شده گرفته تا تحلیل تصویربرداری پزشکی، بررسی خواهید کرد. شما روی پروژههای عملی کار خواهید کرد، مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی مانند خودرمزگشای متغیر (VAE) و شبکههای مولد تخاصمی (GAN) را پیادهسازی خواهید نمود و درک خواهید کرد که چگونه میتوان از این مدلها برای سنتز دادههای پزشکی استفاده کرد.
همچنین با مباحث حیاتی مانند حریم خصوصی دادهها، ملاحظات اخلاقی و انطباق با مقررات در استقرار مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای درمانی آشنا خواهید شد. در پایان دوره، شما به خوبی برای ساخت، پیادهسازی و استقرار راهحلهای هوش مصنوعی مولد آماده خواهید بود که میتوانند تأثیر چشمگیری بر مراقبت از بیمار و تحقیقات پزشکی داشته باشند.
آنچه خواهید آموخت:
مروری بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در مراقبتهای بهداشتی.
پیادهسازی مدلهای پیشرفته مولد عمیق مانند VAEs و GANs.
توصیههای درمانی شخصیسازی شده، پیشبینی بیماری و تحلیل تصویربرداری پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی مولد.
ملاحظات اخلاقی و تکنیکهای حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی سلامت.
مباحث پیشرفته مانند یادگیری انتقالی (Transfer Learning)، حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و قابلیت تفسیرپذیری در مدلهای هوش مصنوعی.
مهارتهای عملی برای استقرار مدلهای هوش مصنوعی مولد در حوزه سلامت، از جمله بر روی پلتفرمهای ابری.
ویژگیهای برجسته دوره:
یادگیری عملی: پروژهها و دموهای واقعی در طول دوره، شامل پیادهسازی مدلهای هوش مصنوعی و تحلیل تصاویر پزشکی.
مطالعات موردی و پژوهش: بررسی مطالعات موردی مرتبط، مقالات تحقیقاتی و آخرین پیشرفتها در استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی.
اخلاق و انطباق: درک مسائل حیاتی اخلاقی و حریم خصوصی در هنگام کار با دادههای مراقبتهای بهداشتی با فناوریهای هوش مصنوعی.
آماده برای استقرار: یادگیری نحوه استقرار و نظارت موفقیتآمیز مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای درمانی، با رعایت الزامات نظارتی.
چه به دنبال بهبود مراقبت از بیمار باشید، چه قصد کار با دادههای پزشکی را داشته باشید، یا بخواهید در خط مقدم نوآوری هوش مصنوعی در حوزه سلامت بمانید، این دوره ابزارها و دانش ضروری برای موفقیت را در اختیار شما قرار خواهد داد.
سرفصل ها و درس ها
مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی
Introduction to Generative AI in Health Care
مرور کلی هوش مصنوعی مولد
Overview of generative AI
کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی
Applications of generative AI in health care
چالشها و فرصتها
Challenges and opportunities
کار عملی: راهاندازی محیط
Hands-on: Setting up environment
دمو: راهاندازی محیط
Demo: Setting up environment
شناخت مدلهای مولد عمیق
Understanding Deep Generative Models
مقدمهای بر مدلهای مولد عمیق
Introduction to deep generative models
انواع مدلهای مولد عمیق
Types of deep generative models
مقایسه مدلهای مختلف
Comparison of different models
کار عملی: پیادهسازی یک اتوانکدر واریشنال
Hands-on: Implementing a variational autoencoder
دمو: پیادهسازی یک اتوانکدر واریشنال
Demo: Implementing a variational autoencoder
کار عملی: پیادهسازی یک شبکه مولد تخاصمی
Hands-on: Implementing a generative adversarial network
دمو: پیادهسازی یک شبکه مولد تخاصمی
Demo: Implementing a generative adversarial network
کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی
Applications of Generative AI in Health care
توصیه درمانی شخصیسازی شده
Personalized treatment recommendation
پیشبینی و پیشگیری از بیماری
Disease prediction and prevention
تحلیل تصویربرداری پزشکی
Medical imaging analysis
کار عملی: ساخت یک مدل ساده تحلیل تصویربرداری پزشکی
Hands-on: Building a Simple Medical Imaging Analysis Model
هوش مصنوعی مولد برای تحلیل تصاویر پزشکی
Generative AI for Medical Image Analysis
اهمیت تحلیل تصاویر پزشکی در مراقبتهای بهداشتی
Importance of medical image analysis in health care
مدلهای مولد برای سنتز تصاویر پزشکی
Generative models for medical image synthesis
کار عملی: تولید تصاویر پزشکی با استفاده از گَنها
Hands-on: Generating medical images using GANs
دمو: تولید تصاویر پزشکی با استفاده از گَنها
Demo: Generating medical images using GANs
حریم خصوصی دادههای بیمار و ملاحظات اخلاقی
Patient Data Privacy and Ethical Considerations
نگرانیهای حریم خصوصی در دادههای مراقبتهای بهداشتی
Privacy concerns in health care data
ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
Ethical considerations in generative AI
مقررات و انطباق
Regulations and compliance
کار عملی: پیادهسازی تکنیکهای حفظ حریم خصوصی
Hands-on: Implementing privacy-preserving techniques
دمو: پیادهسازی تکنیکهای حفظ حریم خصوصی
Demo: Implementing privacy-preserving techniques
ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی
Ethical considerations in using Generative AI in Health care
حریم خصوصی دادهها و نگرانیهای امنیتی
Data privacy and security concerns
سوگیری و انصاف در الگوریتمهای هوش مصنوعی
Bias and fairness in AI algorithms
چالشهای نظارتی
Regulatory challenges
مباحث پیشرفته در هوش مصنوعی مولد برای مراقبتهای بهداشتی
Advanced Topics in Generative AI for Health Care
یادگیری انتقالی در مدلهای مولد
Transfer learning in generative models
حملات تخاصمی و دفاعها
Adversarial attacks and defenses
قابلیت تفسیر و توضیحپذیری
Interpretability and explainability
کار عملی: یادگیری انتقالی برای دادههای پزشکی
Hands-on: Transfer learning for medical data
استقرار مدلهای هوش مصنوعی مولد در مراقبتهای بهداشتی
Deploying Generative AI Models in Health Care
چالشهای استقرار مدلهای هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی
Challenges of deploying AI models in health care
الزامات نظارتی برای استقرار
Regulatory requirements for deployment
نظارت و بهروزرسانی مدلها
Monitoring and updating models
کار عملی: استقرار یک مدل مولد بر روی پلتفرم ابری
Hands-on: Deploying a generative model on cloud platform
نمایش نظرات