Notice: file_put_contents(): Write of 1991 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 12288 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
Pavel Durov, Telegram's CEO, is known as "the Russian Mark Zuckerberg," for co-founding VKontakte, which is Russian for "in touch," a Facebook imitator that became the country's most popular social networking site. 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. The news also helped traders look past another report showing decades-high inflation and shake off some of the volatility from recent sessions. The Bureau of Labor Statistics' February Consumer Price Index (CPI) this week showed another surge in prices even before Russia escalated its attacks in Ukraine. The headline CPI — soaring 7.9% over last year — underscored the sticky inflationary pressures reverberating across the U.S. economy, with everything from groceries to rents and airline fares getting more expensive for everyday consumers. Andrey, a Russian entrepreneur living in Brazil who, fearing retaliation, asked that NPR not use his last name, said Telegram has become one of the few places Russians can access independent news about the war. For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching.
from ye