⭐️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
On Telegram’s website, it says that Pavel Durov “supports Telegram financially and ideologically while Nikolai (Duvov)’s input is technological.” Currently, the Telegram team is based in Dubai, having moved around from Berlin, London and Singapore after departing Russia. Meanwhile, the company which owns Telegram is registered in the British Virgin Islands. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. On Feb. 27, however, he admitted from his Russian-language account that "Telegram channels are increasingly becoming a source of unverified information related to Ukrainian events."
from kr