⭐️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
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.