Notice: file_put_contents(): Write of 6087 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 14279 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 مرکز هوشمصنوعی آیتِک | Telegram Webview: aitechinstitute/63 -
⭐️سطحبندی و سرفصلهای بسته آموزشی کاربردی هوش مصنوعی در سلامت :
🚀❗️سطح ۳:
✍✍ پایتون، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و سیگنال و یادگیری عمیق
🔔پیشنیاز برای سطوح بعدی
💡(این بخش هم برای پزشکان و هم برای مهندسان مناسب است)
✔️ آشنایی با پایتون(Python)
✔️ آشنایی با انواع دادهها (Data types)
✔️ یادگیری ماشین (Machine Learning)
✔️ یادگیری عمیق (Deep Learning)
✔️آموزش نحوه پیادهسازی مدلهای شبکههای عصبی عمیق و کاربرد آنها در تحلیل تصاویر و سیگنالهای پزشکی
✔️ آشنایی با مدلهای مولد (Generative Models) و کاربرد آنها در پزشکی
✔️ معرفی مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs) مانند GPT و کاربرد آنها در شبیهسازی و تحلیل دادههای پزشکی
✔️ آشنایی با سیستمهای توصیهگر و چگونگی استفاده از آنها در بهبود درمان و ارائه خدمات به بیماران
✔️پروژه عملی پایانی
✔️ بهکارگیری ابزارهای پایتون و کتابخانههای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تحلیل دادههای واقعی پزشکی و تولید نتایج قابل اعتماد
✔️ ارزیابی مدلها بر اساس معیارهای دقت (Accuracy)، حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity) و بهبود عملکرد مدلها از طریق تکنیکهای بهینهسازی و تنظیم پارامترها
⭐️سطحبندی و سرفصلهای بسته آموزشی کاربردی هوش مصنوعی در سلامت :
🚀❗️سطح ۳:
✍✍ پایتون، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و سیگنال و یادگیری عمیق
🔔پیشنیاز برای سطوح بعدی
💡(این بخش هم برای پزشکان و هم برای مهندسان مناسب است)
✔️ آشنایی با پایتون(Python)
✔️ آشنایی با انواع دادهها (Data types)
✔️ یادگیری ماشین (Machine Learning)
✔️ یادگیری عمیق (Deep Learning)
✔️آموزش نحوه پیادهسازی مدلهای شبکههای عصبی عمیق و کاربرد آنها در تحلیل تصاویر و سیگنالهای پزشکی
✔️ آشنایی با مدلهای مولد (Generative Models) و کاربرد آنها در پزشکی
✔️ معرفی مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs) مانند GPT و کاربرد آنها در شبیهسازی و تحلیل دادههای پزشکی
✔️ آشنایی با سیستمهای توصیهگر و چگونگی استفاده از آنها در بهبود درمان و ارائه خدمات به بیماران
✔️پروژه عملی پایانی
✔️ بهکارگیری ابزارهای پایتون و کتابخانههای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تحلیل دادههای واقعی پزشکی و تولید نتایج قابل اعتماد
✔️ ارزیابی مدلها بر اساس معیارهای دقت (Accuracy)، حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity) و بهبود عملکرد مدلها از طریق تکنیکهای بهینهسازی و تنظیم پارامترها
Oh no. There’s a certain degree of myth-making around what exactly went on, so take everything that follows lightly. Telegram was originally launched as a side project by the Durov brothers, with Nikolai handling the coding and Pavel as CEO, while both were at VK. In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. The perpetrators use various names to carry out the investment scams. They may also impersonate or clone licensed capital market intermediaries by using the names, logos, credentials, websites and other details of the legitimate entities to promote the illegal schemes. At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals.
from cn