با یک جستجوی ساده با عبارت کلیدی Deep Learning in Medicine با صدها مقاله، کتاب و متون علمی مواجه خواهیم شد که اهمیت بیش از پیش این زمینه تحقیقاتی را بیان می کند. تکنیک های سنتی پردازش تصویر، قادر به انجام عملیات محاسباتی بر روی تصاویر با رزولوشن فوق العاده بالای گرافیکی نبوده و لذا یادگیری عمیق به عنوان تکنیکی موفق در پزشکی جای خود را میان محققان بازکرده است. این فرادرس بر آموزش یادگیری عمیق با رویکرد پزشکی نیز تمرکز دارد.
آموزش یادگیری عمیق در پزشکی
امین زاده شیرازی دانشجوی دکترای بایوانفورماتیک دانشگاه استرالیای جنوبی (UniSA) می باشند و در مرکز تحقیقات سرطان این دانشگاه مشغول به انجام رساله دکترای خود در زمینه تشخیص دقیق بیماری های مغز با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستند.
توضیحات تکمیلی
امروزه کاربردهای هوش مصنوعی بر هیچ کس پوشیده نیست. در این میان، یادگیری ماشین به عنوان یکی از مهم ترین شاخه های این زمینه جایگاه ویژه ای را در تمامی علوم به خود اختصاص داده است. یادگیری عمیق با بهره گیری از مبانی شبکه های عصبی مصنوعی در حل بسیاری از مباحث حوزه پردازش تصاویر پزشکی از قبیل: طبقه بندی، آشکارسازی و بخش بندی عکس های MRI و Pathology، قدرت خود را به اثبات رسانده است.
با یک جستجوی ساده با عبارت کلیدی Deep Learning in Medicine با صدها مقاله، کتاب و متون علمی مواجه خواهیم شد که اهمیت بیش از پیش این زمینه تحقیقاتی را بیان می کند. تکنیک های سنتی پردازش تصویر، قادر به انجام عملیات محاسباتی بر روی تصاویر با رزولوشن فوق العاده بالای گرافیکی نبوده و لذا یادگیری عمیق به عنوان تکنیکی موفق در پزشکی جای خود را میان محققان بازکرده است. این فرادرس بر آموزش یادگیری عمیق با رویکرد پزشکی نیز تمرکز دارد.
فهرست سرفصل‌ها و رئوس مطالب مطرح شده در اين مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:
- درس یکم: مقدمه ای بر یادگیری عمیق در علوم پزشکی
- تاریخچه یادگیری عمیق
- یادگیری عمیق و نقش آن در پزشکی
- درس دوم: پیش نیازهای مورد نیاز برای کار با تکنیک های یادگیری عمیق
- معرفی سیستم عامل لینوکس
- نصب لینوکس (Linux)
- معرفی مهم ترین دستورات CMD
- نصب کارت گرافیک، CUDA و cuDNN
- نصب محیط برنامه نویسی
- پایتون (Python)
- تنسورفلو (TensorFlow)
- کراس
- عیب یابی و تست
- معرفی سیستم عامل لینوکس
- درس سوم: مهم ترین و کاربردی ترین دستورات پایتون
- مفاهیم پایه
- تصاویر رنگی و سیاه و سفید
- تنسور (Tensor)
- انواع داده ها در تصاویر
- نمونه پروژه پایتون با داده های تصویری
- معرفی و ورود ماژول ها
- بارگذاری داده های تصویری
- نگاهی به ویژگی های تصاویر بارگذاری شده
- تعریف و فراخوانی تابع، دستورات شرطی و تکرار برای پیش پردازش داده ها
- برنامه نویسی شی گرا در پایتون و ساخت Object
- نمایش تصاویر پردازش شده
- Images Re-size, Re-color, Augmentation, One-Hot Encoding
- مفاهیم پایه
- درس چهارم: مفاهیم پایه و مهم ترین شبکه های عصبی قابل استفاده در پزشکی
- Zero Padding
- Filter
- Filter Depth
- Kernel Size
- Convolution
- Stride
- Feature Map
- Pooling
- Unpooling
- Transpose Convolution
- Ground Truth
- مهم ترین شبکه های عصبی قابل استفاده در پزشکی
- شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)
- (FCN (Fully Convolutional Neural Network
- U-Net) Medical Image Segmentation)
- نحوه ارزیابی مدل Segmentation
- یادگیری عمیق، دسته بندی بیماران و پیش بینی پدیده های پزشکی
- یادگیری عمیق و کاوش در فرایندهای زیستی مرتبط با بیماری های انسان
- درس پنجم: پیاده سازی مدل بخش بندی تصویر U-NET در محیط برنامه نویسی
- بررسی نمونه های پاتولوژی سرطان سینه
- پیش پردازش نمونه ها
- پیاده سازی مدل بخش بندی تصویر U-NET در محیط برنامه نویسی
- بررسی نمونه های پاتولوژی سرطان سینه
مفید برای
- مهندسی پزشکی
- مهندسی کامپیوتر
- بیوانفورماتیک
آنچه در این آموزش خواهید دید:
نرم افزارهای مرتبط با آموزش
پیش نمایش‌ها
۱.
مقدمه ای بر یادگیری عمیق در علوم پزشکی
۲.
پیش نیازهای مورد نیاز برای کار با تکنیک های یادگیری عمیق
۳.
مهم ترین و کاربردی ترین دستورات پایتون
مشاهده این پیش‌نمایش، نیازمند عضویت و ورود به سایت (+) است.
۴.
مفاهیم پایه و مهم ترین شبکه های عصبی قابل استفاده در پزشکی
مشاهده این پیش‌نمایش، نیازمند عضویت و ورود به سایت (+) است.
۵.
پیاده سازی مدل بخش بندی تصویر U-NET در محیط برنامه نویسی
مشاهده این پیش‌نمایش، نیازمند عضویت و ورود به سایت (+) است.
راهنمای سفارش آموزش‌ها
.svg)
در مورد این آموزش یا نحوه تهیه آن سوالی دارید؟
- با شماره تلفن واحد مخاطبین ۵۷۹۱۶۰۰۰ (پیش شماره ۰۲۱) تماس بگیرید. - تمام ساعات اداری
- با ما مکاتبه ایمیلی داشته باشید (این لینک). - میانگین زمان پاسخ دهی: ۳۰ دقیقه
اطلاعات تکمیلی
| نام آموزش | آموزش یادگیری عمیق در پزشکی |
|---|---|
| ناشر | فرادرس |
| شناسه اثر | ۸–۱۲۴۵۲–۰۶۹۵۰۹ (ثبت شده در مرکز رسانه‌های دیجیتال وزارت ارشاد) |
| کد آموزش | FVML9710 |
| مدت زمان | ۴ ساعت و ۲ دقیقه |
| زبان | فارسی |
| نوع آموزش | آموزش ویدئویی (نمایش آنلاین + دانلود) |
| حجم دانلود | ۵۰۳ مگابایت (کیفیت ویدئو HD با فشرده سازی انحصاری فرادرس) |
- ۱۰۰ درصد مبلغ پرداختی در حساب کاربری شما شارژ می‌شود.
- و یا ۷۰ درصد مبلغ پرداختی به حساب بانکی شما بازگشت داده می‌شود.
نظرات
تمرکز زیادی روی مباحث داشتند و مطالب رو به خوبی باز کرده بودند جامع بود.
عالی
کاش دوره های پیشرفته تری هم داشت این دوره :/
سلام، ممنون ، استاد بیان خوبی دارند و بصورت مختصر مطالب عنوان شده، ولی اگر تمرین و توضیحات بیشتر داشتن، بهتر بود.
ایشون عالی هستند خارج از فرادرس تونستم باهاشون ارتباط هم بگیرم بسیار خوش برخوردند
مطالب در حد متوسط، خیلی عمیق و کاربردی به موضوع پرداخته نشده است و به نظرم میشه به صورت تکمیلی تر نیز ارائه کنید.
صفر تا صد این آموزش خوب بود، منتهی اگه بشه که پژوهشی یا پروژه محورتر باشه، قطعا مفید تر خواهد بود.
از همه نظر عالی بود فقط اینکه سعی کنید به صورت کدنویسی مباحث ارائه بشه فوق العاده میشه
تسلط لازم نداشتن و به نظرم آموزش خوبی نبود
راضی بودم خوب بود یه ایرادی که میشد از این آموزش گرفت این بود که موقع نصب نرم افزار به مشکل میخوردم و باید با مراجعه به گروه های مختلف متوجه اشتباهم میشدم ولی در کل خوب بود نوع تدریس مدرس جذاب بود.
آموزش خوب بود به کارم اومد مطالب با اینکه خلاصه بود ولی همه مطالب رو در بر میگرفت بیشتر برای علاقه مندیم نگاه کردم.