دوره جامع تشخیص سرطان پوست ملانوما با هوش مصنوعی YOLO: رویکردی نوین در سلامت 🚀
تشخیص زودهنگام سرطان پوست ملانوما، یکی از مرگبارترین انواع سرطان پوست، می‌تواند سرنوشت هزاران نفر را تغییر دهد. در عصر حاضر، هوش مصنوعی فراتر از یک فناوری ساده، به یاری قدرتمند انسان در ارتقای کیفیت زندگی و حفظ سلامتی تبدیل شده است. این دوره، با هدف ارائه دانش تخصصی در حوزه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، ظرفیت بی‌نظیر هوش مصنوعی را در خدمت به سلامت و زندگی انسان‌ها به نمایش می‌گذارد.
آشنایی با مبانی سرطان ملانوما و اهمیت داده‌های پزشکی ⚕️
در ابتدای مسیر یادگیری، با پایه‌های علمی سرطان ملانوما آشنا می‌شوید. درک اهمیت داده‌های پزشکی و آشنایی با روش‌های استاندارد بین‌المللی در این حوزه، سنگ بنای درک عمیق‌تر موضوع خواهد بود. این بخش، بستر لازم را برای ورود به دنیای پیچیده و در عین حال شگفت‌انگیز هوش مصنوعی فراهم می‌آورد.
قدرت هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی: معرفی الگوریتم YOLO 🧠
پس از تثبیت دانش پایه، به قلب تپنده این دوره، یعنی دنیای الگوریتم‌های هوش مصنوعی، قدم می‌گذاریم. در این بخش، تمرکز ویژه بر مدل قدرتمند YOLO (You Only Look Once) خواهد بود. این الگوریتم، با سرعت و دقت چشمگیر خود، انقلابی در حوزه تشخیص تصاویر ایجاد کرده است. یاد خواهید گرفت چگونه از این ابزار پیشرفته برای شناسایی تصاویر ملانوما استفاده کنید.
کاربرد عملی YOLO در تشخیص ملانوما 📸
در این قسمت، تجربه‌ای عملی از پیاده‌سازی، آموزش و ارزیابی مدل YOLO در محیط‌هایی چون Google Colab و VS Code به دست می‌آورید. با استفاده از دیتاست‌های جهانی معتبر مانند ISIC، قادر خواهید بود مدل‌هایی دقیق‌تر بسازید. گام به گام، همراه با شما، مدلی را خواهیم ساخت که با دیدن یک تصویر، احتمال ابتلا به سرطان یا عدم وجود علائم را تشخیص می‌دهد؛ مدلی که می‌تواند زندگی‌بخش باشد.
همین حالا خرید خود را ثبت کنید.
رسالت ما: تربیت متخصصان نسل آینده برای نجات جان انسان‌ها 🌟
هدف اصلی ما در این دوره، تربیت پژوهشگران و متخصصانی است که بتوانند فناوری را در راستای نجات جان انسان‌ها به کار گیرند. ما بر تقویت نگاه بین‌رشته‌ای میان علوم پزشکی و هوش مصنوعی تمرکز داریم تا نسلی جدید از متخصصان را آماده کنیم که قادر به ارتقاء مرزهای فعلی تشخیص بیماری باشند.
دستاوردهای کلیدی شما پس از پایان دوره: 🏅
امکان تحقیق و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی در سایر بیماری‌ها و سرطان‌ها
درک عمیق از مفاهیم پایه‌ای سرطان ملانوما و اهمیت داده‌های پزشکی در تشخیص.
تسلط کامل بر الگوریتم‌های بینایی ماشین، به‌ویژه YOLO.
توانایی آموزش، ارزیابی و تست یک مدل عملی تشخیص سرطان پوست با استفاده از زیرساخت‌های گوگل.
آمادگی برای مشارکت در پروژه‌های پژوهشی یا صنعتی با تأثیر انسانی و اجتماعی قابل توجه.
این دوره، پلی است میان دانش هوش مصنوعی و حفاظت از زندگی انسان. هر خطی که می‌آموزید، قدمی است در جهت نجات جان‌ها و ساختن آینده‌ای که در آن علم و انسانیت دوشادوش هم پیش می‌روند.
مجید ذاکری: پژوهشگر برجسته هوش مصنوعی و سلامت 👨🏫
مجید ذاکری، از پژوهشگران و مدرسان برجسته در حوزه هوش مصنوعی، با تخصص در بینایی ماشین، تحلیل تصویر و سیستم‌های تشخیص الگو، تجربه‌ای گران‌بها را به ارمغان می‌آورد. سوابق او شامل همکاری با مجموعه‌های صنعتی، پژوهشی، امنیتی و پزشکی است، جایی که هم نقش طراحی و توسعه الگوریتم‌ها و هم هدایت تیم‌های فنی را بر عهده داشته است.
تلفیق دانش نظری با تجربه عملی در بسترهای واقعی، از ویژگی‌های برجسته پژوهش‌های اوست. او همواره کوشیده است تا الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی را با شرایط واقعی و محدودیت‌های عملیاتی سازگار سازد؛ از طراحی سامانه‌های هوشمند برای خطوط تولید صنعتی گرفته تا توسعه راه‌حل‌های اختصاصی در حوزه تحلیل داده‌های ویدیویی.
بخش قابل توجهی از فعالیت‌های وی به حوزه سلامت اختصاص دارد. با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به تحلیل داده‌های مرتبط با سرطان‌ها و سایر بیماری‌ها پرداخته و در پی کشف الگوهای تکرارپذیر در داده‌های پزشکی است؛ الگوهایی که می‌توانند مسیر تشخیص و تحلیل بیماری‌ها را دقیق‌تر و کارآمدتر سازند.
در عرصه آموزش، مجید ذاکری بر این باور است که انتقال دانش فراتر از ارائه مباحث نظری است. او تجربه عملی و مواجهه مستقیم با چالش‌های واقعی را جزئی جدایی‌ناپذیر فرآیند یادگیری می‌داند و همین رویکرد را در طراحی و اجرای دوره‌های آموزشی خود دنبال می‌کند.
—
سوالات متداول پیرامون تشخیص ملانوما با هوش مصنوعی YOLO ❓
۱. آیا دوره هوش مصنوعی YOLO برای تشخیص سرطان پوست ملانوما مناسب افراد مبتدی است؟
این دوره برای افرادی طراحی شده است که با مفاهیم پایه برنامه‌نویسی و ترجیحاً با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین آشنایی دارند، اما مباحث تخصصی YOLO و کاربرد آن در پزشکی به صورت گام به گام و کامل آموزش داده می‌شود.
۲. چه پیش‌نیازهایی برای گذراندن این دوره وجود دارد؟
آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و درک مفاهیم اولیه یادگیری ماشین، به شما در یادگیری بهتر و سریع‌تر کمک خواهد کرد.
۳. چگونه می‌توانم از صحت تشخیص مدل YOLO اطمینان حاصل کنم؟
در دوره، روش‌های استاندارد ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین مانند دقت (accuracy)، حساسیت (sensitivity) و ویژگی (specificity) آموزش داده می‌شود تا بتوانید عملکرد مدل را به طور دقیق بسنجید.
۴. آیا این دوره به صورت عملی و با مثال‌های واقعی برگزار می‌شود؟
بله، دوره تمرکز زیادی بر جنبه عملی دارد و با استفاده از محیط‌هایی مانند Google Colab و VS Code، پیاده‌سازی و آموزش مدل به صورت گام به گام انجام خواهد شد.
۵. چه نوع دیتاست‌هایی برای آموزش مدل YOLO در این دوره استفاده خواهد شد؟
از دیتاست‌های جهانی معتبر مانند ISIC که شامل تصاویر متنوعی از ضایعات پوستی هستند، استفاده خواهیم کرد.
۶. آیا پس از گذراندن این دوره، قادر به تشخیص خودکار سرطان پوست خواهم بود؟
هدف دوره، آموزش اصول و ابزارهای لازم برای ساخت و ارزیابی مدل‌های تشخیص است. توانایی شما در ساخت مدل‌های دقیق‌تر به میزان تمرین و درک عمیق‌تر شما از مباحث بستگی دارد.
۷. چقدر زمان برای یادگیری کامل مفاهیم دوره لازم است؟
مدت زمان لازم برای یادگیری بسته به سرعت یادگیری فرد و میزان زمانی که برای تمرین اختصاص داده می‌شود، متفاوت است، اما ساختار دوره به گونه‌ای طراحی شده که مباحث را به صورت جامع پوشش دهد.
۸. آیا دوره به مباحث تئوری سرطان ملانوما هم می‌پردازد؟
بله، بخش ابتدایی دوره به شناخت مبانی علمی سرطان ملانوما و اهمیت داده‌های پزشکی در این حوزه اختصاص دارد.
۹. آیا مدل YOLO قابلیت تشخیص انواع دیگر سرطان پوست را نیز دارد؟
اصول یادگیری YOLO قابل تعمیم به انواع دیگر تصاویر است، اما تمرکز اصلی این دوره بر روی ملانوما خواهد بود.
۱۰. آیا برای استفاده از Google Colab نیاز به خرید سخت‌افزار خاصی است؟
خیر، Google Colab یک محیط رایگان مبتنی بر ابر است و برای استفاده از آن نیازی به سخت‌افزار قدرتمند ندارید.
۱۱. چه تفاوتی میان الگوریتم YOLO و سایر الگوریتم‌های تشخیص تصویر وجود دارد؟
YOLO به دلیل سرعت و دقت بالا در تشخیص اشیاء در زمان واقعی، شهرت دارد و این دوره به طور خاص به بررسی مزایای آن در حوزه پزشکی می‌پردازد.
۱۲. آیا پس از پایان دوره، امکان دریافت مدرک وجود دارد؟
این بخش از محتوا در داده‌های اولیه ارائه نشده است.
۱۳. آیا این دوره پیش‌نیاز دانش پزشکی عمیق دارد؟
خیر، دوره بر روی جنبه‌های هوش مصنوعی و کاربرد آن در تشخیص پزشکی تمرکز دارد و دانش پزشکی پایه کافی است.
۱۴. آیا امکان استفاده از مدل ساخته شده در پروژه‌های تحقیقاتی شخصی وجود دارد؟
بله، یکی از دستاوردهای دوره، آمادگی شما برای مشارکت در پروژه‌های پژوهشی است.
۱۵. چگونه می‌توانم از داده‌های جهانی مانند ISIC برای تمرین استفاده کنم؟
در طول دوره، نحوه دسترسی و استفاده از این نوع دیتاست‌ها به طور عملی آموزش داده خواهد شد.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.