دوره هوش مصنوعی در علوم پزشکی - سری اول - الگوریتم های یادگیری ماشین
محتوای دوره
بزرگترین گردهمآیی “هوش مصنوعی در ایران”
با تدریس یکی از ماهرترین اساتید این حوزه
سری کلاس های “Neuro-AI؛گامی به سوی آیندهای روشنتر”
در این مجموعه الگوریتم های هوش مصنوعی در سه حوزه ی تشخیص، درمان و پیش آگاهی بیماران استفاده میشود، آموزش داده میشود.
یادگیری این الگوریتم ها برای کسی که میخواهد هوش مصنوعی بداند، مانند یادگیری الفبای فارسی است برای کسی که میخواهد روزنامه نگار در مرکز روزنامه ای زبان فارسی شود، بنابراین دانستن این الگوریتم ها حیاتی و مهم است.
از طرفی دانستن این الگوریتم ها برای انجام کارهای پژوهشی بهترین شکل ممکن و نیز یادگیری سریع تر آن، ضروری است.
🔰در ۱۰ جلسه به شرح زیر تدوین شده است.
۱)جلسه ی اول شامل معرفی ومقدمات
۲)سه جلسه شامل هوش مصنوعی در تشخیص
۳)سه جلسه شامل هوش مصنوعی در درمان
۴)سه جلسه شامل هوش مصنوعی در پیشآگاهی
🔰اهدافدوره:
الف)آشنایی با مفاهیم مقدماتی وکاربردی
ب)آشنایی کامل با BigData
ج)آشنایی با مدل های پیشبینی
د)افزایش توانمندی در حوزهی طراحی پروژهی تحقیقاتی
🔰مزایا:
الف)فراگیری مطالب فوقمهم که در دنیای امروز از ضروریات است
ب)دریافت گواهی انگلیسی معتبر شرکت دوره
ج)دریافت مجوز حضور در سری دوم کلاس ها که باهمکاری دانشگاه واشنگتن برگزار میشود.
د) ۵درصد برتر آزموننهایی وارد کارهای پژوهشی میشوند.
برای ثبت نام از طریق این لینک اقدام بفرمایید.
🔰مراکزهمکار:
۱)انجمن جراحی مغز و اعصاب به عنوان مرکز برگزار کننده
۲)مرکز تحقیقات عملکردی جراحی مغز و اعصاب
۳)شبکهی نخبگان ایران
ایدی ارتباطی:
🆔@Neurosurgery_association_admin
🆔@Neurosurgery_association
نظرات دانشجویان
دورههای مرتبط
مشاهده همهدوره هوش مصنوعی در علوم پزشکی - سری دوم - برنامه نویسی با پایتون Python
<p>⚜️🌱بزرگترین گردهمآیی “هوش مصنوعی در ایران”</p> <p>با تدریس یکی از ماهرترین اساتید این حوزه</p> <p><a href="https://neuro-surgery.info/professors">“خانم دکتر الناز امانزاده” با همکاری بنیاد <span dir="LTR">The Carpentries</span> امریکا</a></p> <p><u>سری کلاس های “<span dir="LTR">Neuro-AI</span>؛دنیای اعداد در مغز” </u></p> <p>در این مجموعه ی 10 جلسه ای، تمامی پایتون آموزش داده میشود.این مجموعه برای کسی که میخواهد هوش مصنوعی را عالی بیاموزد ضروری است و تجربه ی برگزاری این دوره و نیز تقدیرنامه هایی که برای برگزاری این دوره دریافت کردیم، نشان از عالی بودن این مجموعه دارد.</p> <p>🔰در ۱۰ جلسه به شرح زیر تدوین شده است.</p> <p>۱)جلسه ی اول شامل معرفی و‌مقدمات.</p> <p>۲)دوجلسه شامل اصول اولیه برنامه نویسی پایتون.</p> <p>۳)فراگیری کاربرد الگوریتم های هوش مصنوعی با استفاده از پکیج های پایتون.</p> <p> </p> <p>🔰مزایا:</p> <p>الف)فراگیری مطالب فوق‌مهم که در دنیای امروز از ضروریات است.</p> <p>ب)دریافت گواهی انگلیسی معتبر شرکت دوره.</p> <p>ج)فرصت ورود به نگارش کتاب <span dir="LTR">AI</span> </p> <p>د)فعالیت در انجمن.</p> <p>ه) ۵‌درصد برتر آزمون‌نهایی‌ وارد کارهای پژوهشی میشوند.</p> <p> </p> <p><a href="https://wallet.ezpay.ir/pid/jwugpp08m5">برای ثبت نام اقدام بفرمایید.</a></p> <p> </p> <p>🔰مراکزهمکار:</p> <p>۱)انجمن جراحی مغز و اعصاب به عنوان مرکز برگزار کننده</p> <p>۲)مرکز تحقیقات عملکردی جراحی مغز و اعصاب</p> <p>۳)شبکه‌ی‌ نخبگان ایران</p> <p> </p> <p>ایدی ارتباطی:</p> <p>🆔@Neurosurgery_association_admin</p> <p>🆔@Neurosurgery_association</p>
ژورنال کلاب جراحی مغز و اعصاب - Neuro Journal Club) NJC)
<p>🔆🔱 انجمن علمی دانشجویی جراحی مغز و اعصاب تقدیم میکند:</p> <p>⚜️🔱 اولین و سازمان یافته‌ترین ژورنال کلاب در حوزه ی عصب </p> <p>⚜️🔱Neuro Journal Club (NJC)</p> <p> </p> <p>🔰 حوزه های فعالیتی:</p> <p>۱)جراحی مغز و اعصاب و‌ستون فقرات</p> <p>۱) نورولوژی</p> <p>۳)نوروساینس</p> <p>۴)هوش‌مصنوعی و اعصاب</p> <p> </p> <p>✅ ژورنال کلاب به صورت مجازی در اسکای روم با حضور اساتید برجسته با فرصت حضور رایگان برای علاقه مندان برگزار میشود.</p> <p> </p> <p>🔰 اهداف:</p> <p>۱)آشنایی و فراگیری با مطالب پراعتبار و به روز دنیای اعصاب</p> <p>۲)استفاده از نظرات-تجربیات برجسته ترین اساتید این 4 حوزه</p> <p>۳)مشخص کردن اهمیت پژوهشی حول و‌حوش موضوعات انتخابی</p> <p>۴) دعوت به همکاری در ژورنال کلاب با اعطای گواهی برای هر فعالیت </p> <p>۵) فراهم کردن فرصت پژوهشی برای دانشجویان علاقه‌مند</p> <p> </p> <p>🗓️هر دوهفته سه شنبه ها به صورت مجازی در اسکای روم</p> <p> </p> <p>📖📚 موضوع جلسه: </p> <p>قبل از آغاز جلسه در چنل اعلام میشود.</p> <p> </p> <p>جلسه‌ ی بعدی سه شنیه ۱۰ مرداد است.</p> <p> </p> <p>🆔@Neurosurgery_Association</p> <p> </p>
0