لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش کاربردهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی
- آخرین آپدیت
دانلود Machine Learning and AI Applications in Healthcare
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره جامع، مفاهیم بنیادی یادگیری ماشین را به کاربردهای تخصصی هوش مصنوعی در حوزه سلامت پیوند میدهد و دانشجویان را در تمام چرخه حیات مدلهای AI، از پیشپردازش دادهها تا استقرار در محیط عملیاتی، هدایت میکند. شما الگوریتمهای اصلی ML و معماریهای یادگیری عمیق را فراگرفته و تجربه عملی در ساخت سیستمهای تحلیل تصاویر پزشکی، مدلهای پیشبینی نتایج بیماران و برنامههای NLP بالینی را با استفاده از سرویسهای Azure AI (شامل Azure Machine Learning، Cognitive Services و Computer Vision) کسب خواهید کرد. برنامه آموزشی این دوره بر چالشهای خاص حوزه سلامت، از جمله متدولوژیهای سختگیرانه اعتبارسنجی بالینی مطابق با الزامات قانونی، استراتژیهای جامع شناسایی و کاهش سوگیری (Bias) برای اطمینان از عملکرد عادلانه در جمعیتهای مختلف بیماران، و روشهای مدیریت امن دادهها مطابق با استاندارد HIPAA تأکید دارد. از طریق آزمایشگاههای عملی و مطالعات موردی واقعی، مهارتهایی در آموزش مدل، بهینهسازی هایپرپارامترها، ارزیابی عملکرد با معیارهای بالینی (حساسیت، ویژگی، AUC)، پیادهسازی MLOps با خط لولههای CI/CD و ایجاد بصریسازیهای دادهای اثرگذار برای انتقال بینشهای هوش مصنوعی به ذینفعان بالینی توسعه خواهید داد.
سرفصل ها و درس ها
مبانی یادگیری ماشین و توسعه مدل
Machine Learning Foundations and Model Development
چرا یادگیری ماشین تحولی در مراقبتهای بهداشتی ایجاد میکند
Why Machine Learning Revolutionizes Healthcare
ساخت اولین مدل ML بهداشتی در Azure
Building Your First Healthcare ML Model in Azure
از داده تا استقرار: مسیر توسعه
From Data to Deployment: The Journey
توسعه جامع مدل (End to End) در Azure ML
End-to-End Model Development in Azure ML
زمانی که مدلها شکست میخورند: اهمیت اعتبارسنجی
When Models Fail: The Importance of Validation
تکنیکهای پیشرفته اعتبارسنجی در Azure ML
Advanced Validation Techniques in Azure ML
سوگیری، قابلیت اطمینان و تفسیرپذیری در هوش مصنوعی
AI Bias, Reliability, and Interpretability
سوگیریهای پنهان، پیامدهای واقعی
Hidden Bias, Real Consequences
شناسایی سوگیری با داشبورد Responsible AI در Azure
Detecting Bias with Azure Responsible AI Dashboard
اعتمادسازی از طریق هوش مصنوعی قابل اطمینان
Building Trust Through Reliable AI
پیادهسازی محدودیتهای عدالت در Azure ML
Implementing Fairness Constraints in Azure ML
شفافسازی مدلهای جعبه سیاه
Making Black Boxes Transparent
ساخت هوش مصنوعی بالینی تفسیرپذیر با Azure
Creating Interpretable Clinical AI with Azure
تصویربرداری پزشکی و تحلیلهای پیشبینانه
Medical Imaging and Predictive Analytics
هوش مصنوعی به عنوان دستیار رادیولوژیست
AI as the Radiologist's Assistant
ساخت طبقهبندیکننده تصاویر X-Ray قفسه سینه با Azure
Building a Chest X-Ray Classifier with Azure
پیشبینی موارد غیرقابل پیشبینی
Predicting the Unpredictable
توسعه مدل پیشبینی ریسک پذیرش مجدد بیمار در Azure ML
Developing a Readmission Risk Model in Azure ML
بهرهگیری از مدلهای پیشرفته موجود
Standing on the Shoulders of Giants
پیادهسازی مدلهای پیشساخته از گالری Azure AI
Implementing Pre-Built Models from Azure AI Gallery
بصریسازی و تحلیل دادههای بهداشتی و درمانی
Healthcare Data Visualization and Analytics
از آشفتگی دادهها تا بینشهای بالینی
From Data Chaos to Clinical Insights
ساخت خط لوله دادههای بهداشتی با Azure Synapse
Building a Healthcare Data Pipeline with Azure Synapse
دیدن داستان نهفته در دادهها
Seeing the Story in the Data
ایجاد داشبوردهای بالینی با Power BI
Creating Clinical Dashboards with Power BI
نمایش نظرات