آموزش یادگیری عمیق با PYTHON (مهندسی پزشکی)

معرفی دوره آموزش یادگیری عمیق با PYTHON:

یادگیری عمیق، به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، انقلابی در نحوه تحلیل داده‌ها و حل مسائل پیچیده ایجاد کرده است. این حوزه با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، امکان استخراج الگوها و ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها را فراهم می‌کند و در زمینه‌های گوناگونی از جمله پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پزشکی، مالی و بسیاری دیگر کاربرد دارد. این دوره آموزشی، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های یادگیری عمیق و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا شوند. در حوزه مهندسی پزشکی نیز یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی، تشخیص بیماری‌ها، توسعه سیستم‌های هوشمند پزشکی و شخصی‌سازی درمان کاربرد فراوانی دارد.

یادگیری عمیق در مهندسی پزشکی برای مواردی مانند تحلیل تصاویر پزشکی (مانند تصاویر MRI ،CT Scan و X-Ray)، تشخیص خودکار بیماری‌ها، پیش‌بینی ریسک بیماری‌ها، توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی، و شخصی‌سازی درمان‌ها کاربرد دارد. برای مثال، با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، می‌توان تصاویر پزشکی را برای تشخیص سرطان، بیماری‌های قلبی و سایر بیماری‌ها تحلیل کرد. 

اگر به دنیای برنامه‌نویسی و پایتون علاقه‌ دارید گروه آموزشی پارس پژوهان دوره آموزش پایتون مقدماتی و دوره پایتون پیشرفته را نیز به شما عزیزان توصیه می‌کند. شرکت در این دوره‌ها باعث می‌شود مهندسان پزشکی به یک درک کامل از پایتون برسند. با توجه به رشد سریع این حوزه و افزایش تقاضا برای متخصصان یادگیری عمیق، شرکت در این دوره می‌تواند فرصت‌های شغلی بسیار خوبی را در شرکت‌های فناوری، مراکز تحقیقاتی و بیمارستان‌ها برای مهندسان پزشکی و سایر علاقه‌مندان فراهم کند. 

چرا دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون پارس پژوهان؟

گروه آموزشی پارس پژوهان با ارائه یک برنامه آموزشی جامع و کاربردی، شما را از سطح مقدماتی تا پیشرفته در زمینه یادگیری عمیق با پایتون همراهی می‌کند. دوره آموزش یادگیری عمیق با پایتون ما توسط متخصصین با تجربه در این حوزه تدریس می‌شود و شامل تمرین‌های متنوع، پروژه‌های علمی و مثال‌های کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا دانش خود را به طور مؤثر در بازار کار استفاده کنید. ما در پارس پژوهان، به یادگیری عمیق شما اهمیت می‌دهیم و در طول مسیر آموزشی، پشتیبان شما خواهیم بود.

سرفصل‌های دوره آموزشی Deep Learning با PYTHON:

1. مقدمه و معرفی یادگیری عمیق
2. روش ها و مدل‌های یادگیری عمیق
3. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق
4. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised)
5. مثل‌های خود رمزنگار (AutoEncoder)
6. مقایسه Autoencoder با مدل‌های شبکه عصبی عمیق
7. مونتوم (adversartial network)
8. یادگیری با نظارت (Supervised)
9. مدل‌های شبکه عصبی کانولوشنی (Convolutional neural network)
10. جزئیات شبکه عصبی کانولوشنی
11. لایه‌های کانولوشن و کاهش اندازه
12. مدل‌های برتر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
13. نحوه آموزش شبکه‌های عصبی
14. آماده سازی داده‌های آموزش
15. انتخاب معماری مناسب شبکه
16. الگوریتم‌های آموزش و بهینه‌سازی
17. تکنیک‌های تنظیم و بهبود روند آموزش
18. تکنیک Dropout
19. تکنیک انتقال یادگیری (Transfer Learning)
20. سخت افزارها و نرم افزارها و برنامه نویسی یادگیری عمیق (پایتون)
21. معرفی سخت افزارهای مناسب برای پیاده سازی ایده‌های
22. یادگیری عمیق
23. معرفی نرم افزارها و کتابخانه‌های برنامه نویسی حوزه یادگیری
24. شبکه‌های GAN معمولی
25. معماری شبکه GAN
26. تابع هزینه در شبکه GAN
27. بهینه‌سازی رقابتی تابع هزینه در شبکه GAN
28. یادگیری در شبکه GAN
29. آموزش شبکه GAN
30. مثال عملی شبکه GAN در پایتون
31. شبکه‌های GAN کانولوشنی
32. معماری شبکه DCGAN
33. مثال عملی شبکه DCGAN در پایتون
34. شبکه‌های GAN نیمه نظارتی
35. یادگیری نیمه نظارتی
36. Semi-supervised GAN معماری شبکه
37. تفاوت عملکرد شبکه Semi-supervised GAN با سایر شبکه‌های GAN
38. مثال عملی شبکه Semi-supervised GAN در پایتون
39. شبکه‌های GAN مشروط
40. چالش شبکه GAN در مدل سازی مولد
41. معیاری شبکه CGAN
42. مثال عملی شبکه CGAN در پایتون
43. شبکه‌های GAN چرخشی
44. معماری شبکه CycleGAN
45. تابع‌های هزینه در شبکه CycleGAN
46. توضیح روش پیاده سازی CycleGAN
47. معماری شبکه CycleGAN در Net

پیش نیاز دوره آموزش پیشرفته یادگیری عمیق با پایتون:

این دوره نیازمند آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون است.

گواهینامه دوره آموزشی کاربردی یادگیری عمیق با PYTHON:

در پایان دوره به پذیرفته ‌شدگان مدرک لاتین گروه آموزشی پارس پژوهان و فنی‌ حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره آموزش تخصصی Deep Learning با زبان پایتون چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. درک عمیق از مفاهیم و مبانی یادگیری عمیق
2. آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری عمیق از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، خود رمزنگارها (Autoencoder) و شبکه‌های مولد متخاصم (GAN)
3. توانایی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه‌های مربوطه (مانند TensorFlow و PyTorch)
4. توانایی آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
5. انتخاب معماری مناسب شبکه و بهینه‌سازی پارامترهای آن
6. استفاده از تکنیک‌های تنظیم و بهبود روند آموزش مانند Dropout و Transfer Learning
7. آشنایی با سخت ‌افزارها و نرم‌افزارهای مورد نیاز برای پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری عمیق
8. توانایی پیاده‌سازی و آموزش انواع شبکه‌های GAN از جمله GAN معمولی، DCGAN ،Semi-supervised GAN ،CGAN و CycleGAN
9. توانایی حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق

سؤالات متداول

• این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
  مخاطبین دوره دانشجویان و محققان در زمینه علوم داده علوم کامپیوتر و هر زمینه فنی مهندسی و یا حتی مهندسی پزشکی است.
• آیا امکان نصب پایتون روی ویندوز وجود دارد؟
  بله، پایتون به راحتی بر روی ویندوز قابل نصب است.
• آیا امکان دسترسی به محتوای دوره بعد از اتمام دوره وجود دارد؟
  بله، شما با هماهنگی با کارشناس مربوطه می‌توانید به محتوای دوره آموزشی بعد از اتمام آن دسترسی داشته باشید.