💡✅ توضیحات تکمیلی دوره شبکه عصبی:

✍️ امروزه در ایران دوره های مختلفی برای درس شبکه عصبی برگزار می‌شود و البته هر کدام مزایای خودشون رو دارند و با اهدافی دوره ها رو برگزار می‌کنند.
گروه تخصصی و آموزشی مدرسین علم و صنعت تهران هم سعی براین دارد که در این مسیر فعالیت کند، اما به صورت #متفاوت!
سعی ما بر این است که یک دوره صرفا عملی و یا صرفا تئوری برگزار نکینم. ما در این دوره علاوه برمباحث تئوری، همزمان مباحث عملی رو به صورت گام به گام آموزش می‌دهیم.

🔺 اولین #وجه_تمایز دوره شبکه عصبی ما با سایر دوره ها این است که در این دوره نحوه استفاده از #توابع_آماده_متلب آموزش داده نمی‌شود بلکه نحوه‌ی #پیاده_سازی شبکه ها بطور کامل آموزش داده می شود و مطمئنا شرکت‌کنندگان بعد از #تمرین و تکرار مطالبی که آموزش داده می‌شود، در پیاده‌سازی شبکه‌ها، #بهبود شبکه‌ها، شبیه‌سازی #مقالات و استفاده از شبکه‌ها در #پروژه‌های_عملی دچار مشکل نخواهند شد.

🔺 دوره به صورت #آکادمیک هست و سعی بر این است که تمام مباحث #کتاب معروف Siomon Haykin آموزش داده شود. کتاب Siomon Haykin، کتابی #استاندارد برای یادگیری شبکه‌های عصبی است که در بیشتر دانشگاه‌های داخل و خارج کشور تدریس می‌شود. در ابتدای هر جلسه، مباحث تئوری کتاب آموزش داده می‌شود و سپس به طور گام به گام در متلب پیاده‌سازی می‌شود.
از آنجا شرکت کنندگان علاوه بر یادگیری مباحث عملی، مباحث تئوری را نیز یاد میگیرند لذا شرکت‌کنندگان بعد از اتمام دوره، می‎توانند #نمره_کاملی در درس شبکه عصبی (در هر مقطعی) بگیرند که این یکی از مزیتهای دیگر دوره شبکه عصبی ما است.
از آنجا که دوره ما #پروژه محور است، سعی شده مسائل و پروژه های مختلفی با استفاده از شبکه عصبی انجام شود تا شرکت کنندگان بعد از اتمام دوره بتوانند پروژه های خود را با شبکه های عصبی انجام دهند.

✅💡پروژه هایی که در این دوره با استفاده از شبکه های عصبی انجام داده می‌شوند:
💡تشخیص #سرطان_سینه با استفاده از شبکه های عصبی
💡تشخیص بیماری #صرع از روی سیگنالهای مغزی با استفاده از شبکه های عصبی
💡تخمین کیفیت #شراب با استفاده از شبکه های عصبی(داده معروف سایت UCI)
💡پیش بینی #نرخ_ارز با استفاده از شبکه های عصبی
💡کلاسبندی داده های دوکلاسه و #چندکلاسه، مثل داده سه کلاسه #iris (داده ی معروف در سایت uci)
💡حل مسائل مختلف از قبیل گیتهای منطقی(and, or, xor,…) با استفاده از شبکه‌های عصبی
💡 تخمین کیفیت شراب با استفاده از شبکه های عصبی(داده معروف سایت UCI)


تمامی شبکه ها از #صفرتاصد آموزش داده می‌شوند، در ابتدا، مباحث تئوری آموزش داده می‌شود و سپس به صورت گام به گام در متلب پیاده‌سازی می شوند و بعد از پیاده سازی در پروژه های عملی استفاده می شوند.
#مزایا و #معایب هر شبکه به صورت #واقعی در پروژه‌های عملی نشان داده می‌شود و هنرجو از این طریق #درک بهتری نسبت به شبکه‌ها پیدا می‌کند.

🔺علاوه بر مباحث کتاب Siomon Haykin ، دو شبکه عصبی معروفPNN و ELMرا طبق مقالات معتبر پیاده‌سازی می¬کنیم که از این طریق شرکت‌کنندگان با پیاده‌سازی مقالات نیز آشنا می‌شوند.


✅ شرکت‏ کنندگان بعد از اتمام این دوره، قادر خواهند بود به:

💡 برنامه‌نویسی در محیط متلب
💡پیاده‏سازی تمامی شبکه‌های عصبی در متلب
💡 حل مسائل مختلف از قبیل گیتهای منطقی(and, or, xor,…) با استفاده از شبکه‌های عصبی
💡 استفاده از شبکه‏های عصبی در پروژه‌های کلاسبندی و رگرسیون
💡 انجام پروژه‌های عملی با استفاده از شبکه‌های عصبی
💡 کاهش بعد و استخراج ویژگی با استفاده از شبکه‌های عصبی
💡 حل مسائل کلاسبندی با استفاده از شبکه‌های عصبی
💡 حل مسائل پیش‌بینی با استفاده از شبکه‌های عصبی
💡 خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی

✅ 💡بعد از اتمام دوره دانشجویانی که طول دوره فعال بودند و نمره قابل قبولی دریافت کردند، انتخاب می شوند تا در کارهای عملی و پروژه‌های پژوهشی جهت نوشتن مقالات همکاری ‌شود.

https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric

💡✅ توضیحات تکمیلی دوره جامع مهندسی پزشکی:

✍️طی تجربیات چند سال گذشته متوجه شدیم که اکثر دانشجویان در مقطع کارشناسی ارشد و دکتری در انتخاب موضوع پایان نامه دچار مشکلات و سردرگمی‌هایی می‌شوند. یکی از دلایل اصلی سردرگمی دانشجویان مهندسی پزشکی در انتخاب موضوع پایان‌نامه، نداشتن #دید_کافی از این رشته است. برای مثال بسیاری از دانشجویان کارشناسی، رشته متفاوتی داشته‌اند و در کارشناسی ارشد وارد رشته مهندسی پزشکی(بیوالکتریک) شده‌اند که هیچ پیش‌زمینه‌ای از این رشته ندارند و به علت محدودیت زمانی در ارشد گاها" در انتخاب موضوع پایان‌نامه که اصلی‌ترین #بخش کارشناسی ارشد است و به نوعی #آینده_کاری دانشجو را تعیین می‌کند، دچار اشتباه می‌شوند.
🔺مشکل دیگر دانشجویان نداشتن تخصص کافی در پیاده‌سازی مقالات تخصصی و انجام تجزیه و تحلیل داده‌های مهندسی پزشکی است.
کارشناسی ارشد دوره‌ای کوتاه ولی پرپیچ و خمی است و در هر ترم دروس تخصصی ارائه می‌شود که در پایان ترم دانشجو باید یک #پروژه عملی برای درس موردنظر انجام دهد. اکثر #اساتید برای آماده‌سازی دانشجویان جهت انجام پایان‌نامه، پروژه‌هایی تعریف می‌کنند و دانشجویان باید طبق #مقالات_تخصصی پروژه‌ها را انجام دهند.
ازطرف دیگه بسیاری از دانشجویان با داده‌های مهندسی پزشکی آشنا نیستند لذا در انجام پروژه و #پیاده_سازی مقالات به مشکل می‌خورند.

📚دروس شناسایی آماری الگو و داده کاوی، جزء دروسی هستند که در اکثر دانشگاه‌های معتبر از جمله دانشگاه‌های تهران ارائه می‌شوند و در اکثر پروژه‌های مهندسی پزشکی از مباحث این دروس استفاده می‌شوند. دانشجویانی که این دروس را گذرانده باشند مطمئنا" در انجام پایان‌نامه خود #موفق خواهند بود.
در دوره جامع مهندسی پزشکی مباحث دو درس #پترن و #داده_کاوی به طور کامل آموزش داده می‌شوند و برای اینکه مطالب ملموس‌تر شوند، الگوریتم‌ها را روی داده‌های واقعی مهندسی پزشکی اعمال می‌شوند. در واقع با یک #تیر دو #نشان می زنیم😃. در این دوره علاوه بر آموزش مباحث تئوری و عملی الگوریتمهای دو درس، پروژه های مختلفی آموزش داده می‌شود.
✅ این دوره تنها دوره‌ای است که سعی کرده تمام مباحث مهندسی پزشکی را پوشش دهد!

⚠️ نکته‌ای که باید توجه شود این است که این دوره کاملا تخصصی است و مخصوص دانشجویان #ارشد و #دکتری طراحی شده است لذا برای دانشجویان کارشناسی توصیه نمی‌شود!

🌐 داده هایی که در این دوره استفاده می شود داده های مرتبط با مهندسی پزشکی و شرکت‌کنندگان علاوه‌ بر یادگیری مباحث، با داده‌های مهندسی پزشکی نیز آشنا می‌شوند.
◀️در این دوره ما #نحوه_کار با داده‌های مختلف را آموزش می‌دهیم و دانشجویان دیگر #سختی کار با داده‌ها را تجربه نخواهند کرد😊.

💯 بطبع این دوره برای دانشجویان مهندسی پزشکی بسیار مفیدتر خواهد بود و به آنها دید بهتری از پروژه ها می‌دهد ولی دانشجویانی که قصد یادگیری مباحث درس پترن و داده کاوی را دارند نیز میتوانند در این دوره شرکت کنند.
🌀پروژه‌هایی که طول دوره آموزش داده می شوند نتیجه چهار سال #تجربه گروه مهندسی پزشکی دانشجویان علم و صنعت تهران هست و سعی بر این است که پروژه‌های خوب و بروزی که امروزه در این رشته کار می‌کنند را انتخاب کنیم و براساس مقالات معتبر شبیه‌سازی کنیم.

✳️بعد اتمام دوره انتظار داریم دانشجویان دید بهتری از پروژه‌ها داشته باشند و بتوانند موضوعات مناسبی برای پایان نامه دکتری و کارشناشی ارشد انتخاب کنند، در #شبیه_سازی_مقالات تخصصی حوزه مهندسی پزشکی و در انجام #پروژه_پایان‌نامه مشکلی نداشته باشند.

🔺در این چند سال متوجه شدیم که اکثر دانشجویان مهندسی پزشکی مباحث را بلدند ولی در پیاده‌سازی و تحلیل داده ها مشکل دارند. در این دوره ما آموزش می دهیم که چگونه داده را دانلود، تجزیه و تحلیل بکنند و چگونه یک پروژه را از #صفرتاصد در #متلب به طور تخصصی انجام دهند.

🌀 5 پروژه عملی از صفر تا صد در متلب پیاده‌سازی می‌شود و شرکت‌کنندگان با موضوعات مختلفی آشنا شده و کار با داده‌های مختلف مهندسیی پزشکی را یاد می‌گیرند.

⏪برای اطلاع از جزئیات مباحث و پروژه هایی که در این دوره آموزش داده میشوند، فایل جزئیات دوره(PDF ) را مطالعه کنید.

➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric