دوره Generative AI در حوزه بهداشت و درمان: آموزش کاربردی و عملی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک اصول Generative AI و کاربردهای آن در حوزه بهداشت و درمان
- پیاده سازی پروژههای عملی برای ساخت مدلهای هوش مصنوعی متناسب با تصویربرداری پزشکی و تشخیص
- تحلیل مجموعه داده واقعی حوزه بهداشت و درمان برای تولید بینشها و راهحلهای هوش مصنوعی محور
- اعمال ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوهها هنگام استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در محیطهای بهداشت و درمان
پیشنیازهای دوره
- درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (مفید است اما الزامی نیست)
- آشنایی با برنامهنویسی پایتون برای پروژههای عملی
- دسترسی به کامپیوتر با اتصال اینترنت برای اجرای ابزارها و نرمافزارهای هوش مصنوعی
- بدون نیاز به تجربه قبلی در حوزه بهداشت و درمان، تمام مفاهیم لازم در طول دوره توضیح داده خواهد شد.
توضیحات دوره
پتانسیل تحولآفرین Generative AI در صنعت بهداشت و درمان را با این دوره جامع و عملی کشف کنید. این دوره که برای متخصصان بهداشت و درمان، علاقهمندان به هوش مصنوعی، دانشمندان داده و کارشناسان فناوری طراحی شده است، یک بررسی عمیق به نقطه تلاقی رو به رشد هوش مصنوعی و بهداشت و درمان ارائه میدهد. شما هم به یک اصول نظری قوی و هم به مهارتهای عملی برای اعمال مدلهای Generative AI در چالشهای واقعی حوزه بهداشت و درمان دست خواهید یافت.
در طول دوره، شما کاربردهای گوناگون Generative AI در حوزه بهداشت و درمان را، از توصیههای درمانی شخصیسازیشده تا تحلیل تصویربرداری پزشکی، کشف خواهید کرد. شما بر روی پروژههای عملی کار کرده، مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی مانند خودرمزگذار متغیر (VAE) و شبکههای مولد تخاصمی (GAN) را پیادهسازی کرده و درک خواهید کرد که چگونه از این مدلها میتوان برای تولید داده پزشکی ترکیبی استفاده کرد.
شما همچنین با موضوعات حیاتی مانند حریم خصوصی داده، ملاحظات اخلاقی و انطباق با مقررات در استقرار مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای بهداشت و درمان و درمانی آشنا خواهید شد. در پایان دوره، شما به خوبی برای ساخت، پیادهسازی و استقرار راهحلهای Generative AI که میتوانند به طور قابل توجهی بر مراقبت از بیمار و تحقیقات پزشکی تأثیر بگذارند، آماده خواهید بود.
آنچه در این دوره خواهید آموخت:
- بررسی و کاربردهای Generative AI در حوزه بهداشت و درمان
- پیادهسازی مدلهای مولد عمیق پیشرفته مانند VAEs و GANs
- توصیه درمان شخصیسازیشده، پیشبینی بیماری و تحلیل تصویربرداری پزشکی با استفاده از Generative AI
- ملاحظات اخلاقی و تکنیکهای حفظ حریم خصوصی در هوش مصنوعی حوزه بهداشت و درمان
- مباحث پیشرفته مانند یادگیری انتقال، حملات تخاصمی و تفسیرپذیری در مدلهای هوش مصنوعی
- مهارتهای عملی برای استقرار مدلهای Generative AI در حوزه بهداشت و درمان، از جمله بر روی پلتفرمهای ابری
نکات برجسته دوره:
- یادگیری عملی: پروژهها و نمایشهای واقعی در سراسر دوره، شامل پیادهسازی مدلهای هوش مصنوعی و تحلیل تصاویر پزشکی
- مطالعات موردی و تحقیقات: بررسی مطالعات موردی مرتبط، مقالات پژوهشی و آخرین پیشرفتها در استفاده از Generative AI در حوزه بهداشت و درمان
- اخلاق و انطباق با مقررات: درک نگرانیهای حیاتی اخلاقی و حریم خصوصی هنگام کار با داده بهداشت و درمان با استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی
- آماده برای استقرار: یادگیری چگونگی استقرار و نظارت موفق بر مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای بهداشت و درمان، با رعایت الزامات قانونی
چه به دنبال بهبود مراقبت از بیمار باشید، چه بخواهید با داده پزشکی کار کنید یا در خط مقدم نوآوریهای هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان باقی بمانید، این دوره ابزارها و دانش ضروری برای موفقیت را در اختیار شما قرار میدهد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- متخصصان فناوری که به دنبال کشف راهحلهای هوش مصنوعی محور در زمینه پزشکی هستند.
- دانشمندان داده و علاقهمندان به هوش مصنوعی که به دنبال تخصص در کاربردهای Generative AI در حوزه بهداشت و درمان هستند.
- دانشجویان و پژوهشگرانی که به نقطه تلاقی هوش مصنوعی و بهداشت و درمان کنجکاو بوده و مشتاق کسب تجربه عملی با پروژههای واقعی هستند.
- متخصصان حوزه بهداشت و درمان که علاقهمند به استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت از بیمار و تشخیص هستند.
دوره Generative AI در حوزه بهداشت و درمان: آموزش کاربردی و عملی
-
بررسی Generative AI 03:40
-
کاربردهای generative AI در حوزه بهداشت و درمان 03:28
-
چالشها و فرصتها 05:55
-
پروژه عملی: راهاندازی محیط کاری 03:24
-
دمو: راهاندازی محیط کاری 02:08
-
آشنایی با درک مدلهای مولد عمیق 06:19
-
انواع مدلهای مولد عمیق 04:09
-
مقایسه مدلهای مختلف 04:42
-
پروژه عملی: پیادهسازی یک خودرمزگذار متغیر (VAE) 07:06
-
دمو: پیادهسازی یک خودرمزگذار متغیر (VAE) 05:50
-
پروژه عملی: پیادهسازی یک شبکه مولد تخاصمی (GAN) 06:00
-
دمو: پیادهسازی یک شبکه مولد تخاصمی (GAN) 10:35
-
توصیه درمان شخصیسازیشده 03:27
-
پیشبینی و پیشگیری از بیماری 04:37
-
تحلیل تصویربرداری پزشکی 04:15
-
پروژه عملی: ساخت یک مدل ساده تحلیل تصویربرداری پزشکی 03:00
-
اهمیت تحلیل تصاویر پزشکی در بهداشت و درمان 04:19
-
مدلهای مولد برای تولید تصاویر پزشکی ترکیبی 05:07
-
پروژه عملی: تولید تصاویر پزشکی با استفاده از GANs 04:30
-
دمو: تولید تصاویر پزشکی با استفاده از GANs 01:02
-
نگرانیهای حریم خصوصی در داده حوزه بهداشت و درمان 04:05
-
ملاحظات اخلاقی در generative AI 04:16
-
مقررات و انطباق 04:36
-
پروژه عملی: پیادهسازی تکنیکهای حفظ حریم خصوصی 04:02
-
دمو: پیادهسازی تکنیکهای حفظ حریم خصوصی 02:15
-
نگرانیهای حریم خصوصی و امنیت داده 05:52
-
سوگیری و انصاف در الگوریتمهای هوش مصنوعی 03:32
-
چالشهای قانونی و نظارتی 04:13
-
یادگیری انتقال در مدلهای مولد 04:54
-
حملات و دفاعهای تخاصمی 06:07
-
تفسیرپذیری و توضیحپذیری 03:29
-
پروژه عملی: یادگیری انتقال برای داده پزشکی 05:49
-
چالشهای استقرار مدلهای هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان 05:10
-
الزامات قانونی و نظارتی برای استقرار 04:06
-
نظارت و بروزرسانی مدلها 04:17
-
پروژه عملی: استقرار یک مدل مولد بر روی پلتفرم ابری 03:34
مشخصات آموزش
دوره Generative AI در حوزه بهداشت و درمان: آموزش کاربردی و عملی
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/21
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:36
- مدت زمان :02:43:50
- حجم :1.4GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy