آموزش شبکه عصبی در MATLAB (مهندسی پزشکی)

معرفی دوره آموزش شبکه عصبی در MATLAB 

دوره آموزش شبکه‌های عصبی در متلب به ‌منظور ارتقاء مهارت‌های دانشجویان و متخصصان در زمینۀ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزه پزشکی طراحی ‌شده است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم پایه و پیشرفته شبکه‌های عصبی، طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق در نرم‌ افزار متلب آشنا می‌شوند. اهمیت این دوره از آنجا ناشی می‌شود که شبکه‌های عصبی به ‌عنوان ابزارهای قوی‌ برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها در زمینه‌های مختلف پزشکی، از جمله تشخیص بیماری‌ها، تجزیه ‌و تحلیل تصاویر پزشکی و پیش‌بینی نتایج بالینی شناخته می‌شوند.

با آموزش این تکنیک‌ها، مهندسان و پژوهشگران می‌توانند به بهینه‌سازی فرآیندهای درمانی، کاهش خطاهای تشخیصی و توسعه سیستم‌های هوشمند در مراقبت‌های بهداشتی کمک کنند. این دوره علاوه بر معرفی نظریه‌ها، شامل تمرینات عملی برای پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی است که به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا توانایی‌های لازم برای استفادۀ عملی از این فناوری‌های نوین را کسب کنند. در نهایت، این دوره گامی اساسی در موفقیت‌های علمی و حرفه‌ای در مهندسی پزشکی فراهم می‌آورد.

سرفصل‌های دوره آموزش شبکه‌های عصبی و کاربردهای بالینی آن در MATLAB

1. معرفی شبکه‌های عصبی پرسپترون تک و چندلایه
2. تئوری
3. مدل‌سازی ریاضی
4. ترکیبات منطقی تک و چندلایه
5. بررسی روش‌های بهینه‌سازی
6. کلاسیک؛ Levenberg-Marquardt، Gradient Descend، Back propagation، Adaptive Learning
7.   هوشمند
8. معرفی کاربردهای شبکه عصبی
9. Modeling & Function approximation
10. رده‌بندی، Vector quantization
11. Associated Memory
12. Compression
13. Optimization
14. System Identification
15.  Control
16. معرفی شبکه‌های عصبی شعاعی
17. معرفی روش‌های آموزش کلاسیک و هوشمند و کد نویسی آن‌ها
18. معرفی سری‌های زمانی و کد نویسی آن‌ها
19. معرفی شبکه‌های عصبی هالیفیلد و رقابتی و نگاشت SOM
20. یادگیری غیر نظارتی و الگوریتم k-means
21. معرفی ماشین بردار پشتیبان و کلاسترینگ و رگرسیون آن

 پیش ‌نیاز کارگاه تخصصی شبکه‌های عصبی در MATLAB

برای یادگیری بیشتر، دوره آموزش متلب مقدماتی به شما توصیه می‌گردد.

 گواهینامه دوره آموزش هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی 

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

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. آشنایی با ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی پرسپترون تک لایه و چندلایه
2. فهم اصول نظری و ریاضیاتی پایه‌گذار کار با شبکه‌های عصبی
3. توانایی رسم مدل‌های ریاضی برای شبیه‌سازی و تحلیل رفتار شبکه‌های عصبی
4. درک و پیاده‌سازی ترکیبات منطقی با استفاده از شبکه‌های عصبی
5. تسلط بر روش‌های مختلف بهینه‌سازی مانند Levenberg-Marquardt و Gradient Descend
6. توانایی استفاده از روش‌های کلاسیک و هوشمند در یادگیری و کد نویسی آن‌ها
7. شناخت کاربردهای متنوع شبکه‌های عصبی در حوزه‌های مختلف پزشکی، مالی و علمی
8. توانایی در مدل‌سازی توابع پیچیده و تخمین آن‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی
9. تسلط بر روش‌های طبقه‌بندی داده‌ها و کاهش ابعاد توسط شبکه‌های عصبی
10. فهم و پیاده‌سازی مفاهیم حافظه مرتبط با شبکه‌های عصبی برای بازشناسی الگوها
11. توانایی فشرده‌سازی داده‌ها جهت کاهش حجم و حفظ اطلاعات موردنیاز
12. توانایی شناسایی و مدل‌سازی سیستم‌ها و فرآیندهای ریاضی و فیزیکی
13. شناخت و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کنترل بر مبنای تحلیل سیگنال‌های ورودی
14. درک عملکرد و کاربردهای مختلف شبکه‌های عصبی شعاعی
15. توانایی تحلیل و برنامه‌نویسی الگوریتم‌های یادگیری غیر نظارتی مانند k-means
16. شناخت و توانایی کار با الگوریتم‌های یادگیری رقابتی و نگاشت خودسازمان‌ده (SOM)
17. درک مفاهیم پشت سر ماشین‌های بردار پشتیبان و نحوه استفاده از آن‌ها در مسائل رگرسیون و کلاسترینگ

 سؤالات متداول:

• چرا یادگیری شبکه‌های عصبی در مهندسی پزشکی مهم است؟
  شبکه‌های عصبی به ‌عنوان ابزارهای قوی برای تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و بهینه‌سازی درمان‌ها در پزشکی شناخته می‌شوند. با تسلط بر این فنون، می‌توانید در تشخیص بیماری‌ها، تجزیه ‌و تحلیل تصاویر پزشکی و پیش‌بینی نتایج بالینی مؤثر باشید.

• این دوره برای چه گروه‌هایی مفید است؟
  این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان فعال در حوزه‌های مختلف مهندسی پزشکی، هوش مصنوعی و تحلیل داده بسیار کاربردی است.

• آیا این دوره به افزایش شانس شغلی من کمک می‌کند؟
  بله با کسب مهارت‌های پیشرفته در شبکه‌های عصبی، شما می‌توانید شانس خود را برای اشتغال در حوزه‌های پزشکی، هوش مصنوعی و تحلیل داده افزایش دهید و در ارزیابی‌های بالینی و توسعه تکنولوژی‌های نوین در مراقبت‌های بهداشتی موثر باشید.