آموزش دوره یادگیری ماشین با PYTHON (مهندسی پزشکی)

معرفی دوره یادگیری ماشین با PYTHON:

یادگیری ماشین، به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از مهم‌ترین مهارت‌های دنیای امروز است. این حوزه، با مطالعه الگوریتم‌های کامپیوتری که به طور خودکار از تجربه یاد می‌گیرند، توانسته است تحولات بزرگی در صنایع مختلف ایجاد کند. اگرچه یادگیری ماشین به طور سنتی یک تخصص فنی محسوب می‌شود، اما پیشرفت‌های اخیر نشان داده است که این دانش بین رشته‌ای بوده و برای بسیاری از رشته‌ها و کسب و کارها، از جمله مهندسی پزشکی، کاربرد فراوانی دارد.

یادگیری ماشین، به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی، به مطالعه‌ الگوریتم‌های کامپیوتری می‌پردازد که با استفاده از داده‌ها و تجربه، به طور خودکار برای حل مسائل بهینه‌سازی می‌شوند. در آینده‌ای نه چندان دور، هوش مصنوعی بسیاری از مشاغل را متحول خواهد کرد و حتی برخی از آن‌ها را از بین خواهد برد. امروزه بسیاری از تصمیمات مهم بر اساس پردازش و تحلیل داده‌ها با استفاده از یادگیری ماشین اتخاذ می‌شوند.

به ‌ویژه در حوزه بیوانفورماتیک، یادگیری ماشین ابزاری ارزشمند برای تحلیل داده‌های بیولوژیکی است. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون، نقش بسزایی در فراگیری این حوزه ایفا می‌کند. این دوره، با ترکیب مباحث یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مسیری هدفمند را در دنیای هوش مصنوعی پیش روی شما قرار می‌دهد. با یادگیری پایتون، دریچه‌ای نو به دنیای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق باز کنید.

ویژگی‌های منحصر به فرد این دوره:

• تمرکز ویژه بر کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه مهندسی پزشکی
• پوشش تمامی مفاهیم ضروری، از مبانی آماری تا پیاده‌سازی عملی
• ارائه مطالب به صورت تئوری و عملی، با تاکید بر کاربردی بودن هر جلسه

چرا دوره یادگیری ماشین با پایتون پارس پژوهان؟

مجموعه پارس پژوهان در تلاش است تا مهارت‌های مورد نیاز مهندسان برای ورود به بازار کار را با مدرسان مجرب و مطابق با علم روز ارائه دهد. در این دوره جامع، می‌توانید از مفاهیم آماری پایه تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با پایتون را به صورت عملی و تئوری توسط مدرسان متخصص در این حوزه فرا بگیرید.

سرفصل‌های دوره Machine learning with python:

1. Environment set-up and installation
2. Jupyter Notebooks
3. Optional virtual environment
4. Python crash course
5. Numpy(arrays, indexing, operations)
6. Pandas(series, dataframes, missing data, groupby, merging joining & concatenating, operations, data input & output)
7. Data Visualization(Matplotlib)
8. Matplotlib exercises
9. Seaborn(distribution plots, categorical plots, matrix plots, regression plots, grids, style & color)
10. Pandas built-in data visualization
11. Plotly & Cufflinks
12. Geographical plotting(choropleth maps)
13. projects(calls, finance)
14. Introduction to Machine Learning(regression, bias variance trade-off, logistic regression theory, KNN, Decision tree & random forest, SVM, K-means algorithm,  PCA, recommender system, NLP)
15. Big data overview(spark, AWS account set-up, EC2 instance set-up, PySpark set-up, lambda expression, RDD transformations & actions, Neural network theory)
16. Deep Learning overview(TensorFlow basics installations & basics, MNIST with multi-layer perceptron, contriblearn)
17. TensorFlow project

پیش‌ نیازهای دوره یادگیری ماشین با Python:

دوره پایتون مقدماتی.

گواهینامه‌های دوره ماشین لرنینگ با پایتون:

در آخر به پذیرفته شدگان این دوره مدرک مؤسسه به زبان انگلیسی و مدرک فنی حرفه‌ای ارائه می‌شود.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. یادگیری مفاهیم کلیدی آمار برای تحلیل داده‌ها
2. اجرای الگوریتم‌های کاربردی یادگیری ماشین در بستر‌های مختلف با استفاده از زبان پایتون
3. ارتباط مفاهیم تئوری با پیاده‌سازی عملی به کمک پایتون
4. تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی و ارتقای تصمیم‌گیری‌های تخصصی

سوالات متداول:

• چرا برای ماشین لرنینگ از پایتون استفاده شده؟
  پایتون به خاطر سینتکس ساده و خوانا، برای تازه‌کاران و حتی افرادی که تجربه برنامه‌نویسی کمی دارند، مناسب است. پایتون دارای مجموعه‌ای از کتابخانه‌های قوی و پرکاربرد مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Scikit-learn است. این کتابخانه‌ها ابزارهای لازم برای تحلیل داده، مصورسازی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند. می‌تواند در زمینه‌های مختلفی نظیر تحلیل داده، یادگیری ماشین، پردازش تصویر، علم داده و 
• آیا بازار کار حوزه علم داده و یادگیری ماشین پررونق است؟
  بله، بازار کار این حوزه بسیار پر رونق است و تقاضا برای متخصصان علم داده و یادگیری ماشین به سرعت در حال افزایش است. با یادگیری مهارت‌های علم داده، می‌توانید در زمینه تحلیل داده‌های پزشکی، پردازش تصویر پزشکی و مدل‌سازی بیماری‌ها فعالیت کنید. همچنین، می‌توانید در بیمارستان‌ها، شرکت‌های بیوتکنولوژی و استارتاپ‌های حوزه سلامت مشغول به کار شوید. کاربرد علم داده در بهبود نتایج درمانی و توسعه فناوری‌های نوین در پزشکی بسیار حیاتی است. به علاوه، می‌توانید به پژوهش‌های علمی در دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی بپیوندید. در کل، ترکیب علم داده با مهندسی پزشکی فرصت‌های شغلی و تحقیقاتی جذابی را برای شما فراهم می‌کند.

• چرا یادگیری ماشین برای مهندسان پزشکی ضروری است؟
  تحلیل داده‌های بیولوژیکی: یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده بیوانفورماتیکی و بیولوژیکی است.
  تصمیم‌گیری بهتر: نتایج حاصل از پردازش داده‌ها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و موثرتر در زمینه پزشکی کمک می‌کند.
  آمادگی برای آینده: با توجه به جایگزینی بسیاری از شغل‌ها با هوش مصنوعی در آینده، تسلط بر این فناوری برای مهندسان پزشکی ضروری است.

ویدیو معرفی دوره: