کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی

کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی نوشته‌ی جواد وحیدی، سپیده صبوری، احسان زابلی و سعیده عباس‌نژادورزی به معرفی مبانی یادگیری عمیق و پیوند آن با مسائل واقعی علوم پزشکی می‌پردازد. نویسندگان از تعریف و تاریخچه‌ی شبکه‌های عصبی و تفاوت یادگیری ماشین سنتی و یادگیری عمیق شروع کرده‌اند و سپس به معماری‌ها، ابزارها و چالش‌های داده در حوزه‌ی سلامت رسیده‌اند. انتشارات فناوری نوین آن را منتشر کرده است و ساختار کتاب از مبانی نظری تا پروژه‌های عملی تشخیص بیماری را در بر می‌گیرد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی

کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی با تمرکز بر کار گروهی جواد وحیدی، سپیده صبوری، احسان زابلی و سعیده عباس‌نژادورزی تصویری مرحله‌به‌مرحله از ورود هوش مصنوعی به پزشکی ترسیم کرده است. در فصل مقدمه، نویسندگان با زبانی تصویری رابطه‌ی قدیمی میان «هنر تشخیص» و «علم داده» را در پزشکی شرح داده‌اند و سپس جایگاه یادگیری عمیق را به‌عنوان چراغی برای کشف الگوهای پنهان در انبوه داده‌های بالینی و تصویری توضیح داده‌اند. کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی در فصل اول به تعریف دقیق یادگیری عمیق، تاریخچه‌ی آن از نورون مک‌کالک–پیتز تا انقلاب مسابقه‌ی ImageNet، تفاوت با یادگیری ماشین کلاسیک و نقش داده‌ها، سوگیری و حریم خصوصی می‌پردازد و روندهای کنونی مانند ترانسفورمرها، یادگیری خودنظارتی، یادگیری فدراتیو و هوش مصنوعی قابل‌توضیح را مرور کرده است. در ادامه‌ی فهرست، فصل‌های بعدی کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی به شبکه‌های عصبی، شبکه‌های کانولوشنی، بازگشتی، ترانسفورمرها، خودرمزگذارها و شبکه‌های مولد تخاصمی اختصاص یافته و سپس ابزارها و فریم‌ورک‌ها، پردازش داده‌های پزشکی، پردازش تصویر پزشکی، تحلیل سیگنال‌های زیستی، تشخیص و درمان بیماری‌ها، چالش‌های اخلاقی و حقوقی، یادگیری فدراتیو و در نهایت مجموعه‌ای از پروژه‌های عملی مانند تشخیص انواع سرطان، بیماری‌های قلبی و کووید-۱۹ با مدل‌های عمیق تشریح شده است. این ساختار، کتاب را به مسیری منظم از مبانی تا پیاده‌سازی در محیط واقعی بالینی تبدیل کرده است.

خلاصه کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی

کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی ابتدا نشان می‌دهد که چگونه شبکه‌های عصبی عمیق با یادگیری سلسله‌مراتبی ویژگی‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی را در داده‌های حجیم پزشکی شناسایی کنند؛ از تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی تا سیگنال‌های قلبی و مغزی و داده‌های ژنومیک. سپس تفاوت رویکرد مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین سنتی با یادگیری خودکار ویژگی در مدل‌های عمیق را توضیح می‌دهد و نقش حیاتی کیفیت، کمیت، تنوع و حریم خصوصی داده‌ها را برجسته می‌کند. در بخش‌های بعدی، کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی معماری‌های مهم مانند CNN، RNN، ترانسفورمر، خودرمزگذار و GAN را در زمینه‌ی تشخیص، بخش‌بندی و بهبود تصاویر پزشکی، تحلیل سیگنال‌های زیستی و تلفیق داده‌های چندوجهی به کار می‌گیرد. فصل‌های پایانی به تفسیرپذیری، ملاحظات اخلاقی و قانونی، یادگیری فدراتیو و طراحی پروژه‌های عملی برای تشخیص سرطان، بیماری‌های قلبی و عفونت‌های ریوی اختصاص یافته است.

چرا باید کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی را بخوانیم؟

کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی پلی میان مفاهیم فنی یادگیری عمیق و مسائل واقعی بالینی ساخته است. خواننده با مرور مبانی، معماری‌ها، چالش‌های داده و روندهای نو مانند یادگیری فدراتیو و مدل‌های پایه، درک منسجمی از این‌که چگونه می‌توان از شبکه‌های عصبی در تشخیص، پیش‌بینی و شخصی‌سازی درمان استفاده کرد به دست می‌آورد.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

کتاب یادگیری عمیق و کاربردهای آن در علوم پزشکی به دانشجویان و پژوهشگران علوم کامپیوتر، مهندسی پزشکی و علوم داده، همچنین به پزشکان و متخصصان سلامت که به استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و درمان علاقه‌مند هستند پیشنهاد می‌شود؛ به‌ویژه کسانی که به‌دنبال پیاده‌سازی پروژه‌های عملی در این حوزه‌اند.