❌💢شروع ثبت نام دوره فشرده پردازش سیگنال eeg 💢❌

✅ در این دوره تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg از دید یادگیری ماشین و #پترن آموزش داده میشود.

#سرفصل_مطالب
🔵پیش پردازش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس جهت حذف نویز و آرتیفکت

🔴 نحوه بدست آوردن ریتمهای eeg ( تتا- دلتا - آلفا- بتا- گاما ) در حوزه #زمان، فرکانس( #فوریه ) و زمان- فرکانس( #ویولت )

🔵 استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال در حوزه زمان- فرکانس - زمان فرکانس

🔴تجزیه و تحلیل سیگنال در حوزه زمان، فرکانس و زمان فرکانس

🔵 نحوه کلاسبندی داده با استفاده از کلاسبندهای SVM - KNN- LDA- BAYZIAN- TREE

🔴 اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای
random sampling
k-fold cross validation
Leave one out
The hold out method

🔵 ارزیابی مدل با پارامترهای
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Confusion matrix

🔲▪️ انجام پروژه تشخیص صرع از روی سیگنالهای eeg

🔲▪️انجام پیش بینی تشنج در صرع از روی سیگنالهای eeg

🔲▪️ انجام پروژه تشخیص آلزایمر از روی سیگتالهای eeg

🔲▪️ کلاسبندی تصور حرکتی از روی سیگنال eeg در BCI

مدت دوره: 15 ساعت
هزینه دوره: 180 هزار تومان
ظرفیت باقی مانده دوره : 3 نفر

مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

☎️ جهت کسب اطلاعات بیشتر میتوانید شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin


🔴 این دوره #اولین دوره ی فشرده در ایران که به صورت #تخصصی سیگنال eeg را تجزیه تحلیل میکند!

📚 جزوه خام دوره یکی دو روز آینده در کانال قرار داده میشود تا شرکت کنندگان قبل از دوره با جزئیات دوره آشنا شوند😊

https://telegram.me/joinchat/BcXDaEEL4FjSZ9Uxrki-9Q

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
4⃣ جلسه چهارم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_چندلایه با قانون یادگیری #پس_انتشار_خطا در متلب

این جلسه مهمترین جلسه دوره تخصصی پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در متلب است. ما در جلسه سوم الگوریتم #LMS را مطرح کرده و در نهایت شبکه‌عصبی آدالاین را معرفی کردیم که یک شبکه عصبی بهینه برای مسائل کلاسبندی و رگرسیون است.‌این شبکه‌ ایرادات شبکه عصبی پرسپترون تک لایه را برطرف کرد ولی خودش یک #ایراد اساسی دارد. که ‌این ‌ایراد در تمام شبکه‌های عصبی تک لایه وجود دارد. ‌ایراد شبکه عصبی آدالاین و یا پرسپترون تک لایه در #ساختارشان هست و به خاطر ‌اینکه #تک_لایه هستند نمی توانند مسائل #غیرخطی مثل xor را حل کنند. برای حل‌ این مسئله شبکه عصبی پرسپترون چندلایه مطرح شده است که با اضافه کردن #چند_لایه_پنهان توانسته‌اند مسائل بسیار پیچیده را به راحتی حل کنند. در ‌این جلسه تئوری الگوریتم پس ‌انتشار خطا کامل توضیح داده می‌شود و در نهایت در متلب مرحله به مرحله پیاده‌سازی می شود.‌ این جلسه برای همه گروه دانشجویی و مهندسی بسیار مفید هست و می‌توانند بعد از مشاهده‌ ویدیو هم #پروژه‌های_تخصصی خودشان را انجام دهند و هم ‌ایده‌های خود را در الگوریتم پس انتشار خطا ارائه بکنند. برای ‌اینکه در ‌این جلسه به مشکل نخورید بهتر است با #مشتق‌گیری آشنا باشید. جلسه کاملی هست و به جرات می‌‎توان گفت که #اولین دوره‌ای هست که به صورت تخصصی چنین شبکه‌ای را به صورت گام به گام در متلب پیاده‌سازی می‌کند.

بعد از‌ اینکه شبکه عصبی در متلب پیاده ‌شد، #عملکرد_لایه‌های_مختلف شبکه با #مثال_عملی توضیح داده می‌شود تا به صورت دقیق و عملی با ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی چندلایه آشنا شوید و متوجه شوید که شبکه‌های عصبی چندلایه چطور یک مسئله پیچیده را با ساده‌سازی مسئله در لایه‌های مختلف حل می کنند. ‌این جلسه، جلسه مورد علاقه من هست و تمام سعیم را کردم که به #زبان_ساده و در عین حال تخصصی و #جامع شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و قانون یادگیری پس انتشار خطا را توضیح دهم و امیدوارم برای شما مفید باشد.

در انتهای دوره چندین پروژه عملی از جمله #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی #طبقه‌بندی) و #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده‌سازی شد تا با انجام پروژه‌های عملی هم آشنا شوید و بتوانید پروژه‌های تخصصی خودتان را با مشاهده ‌این ویدیو انجام دهید.

نکته: تمام مباحث ‌این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.

 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
جهت خرید جلسه چهارم به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/multilayer-perceptron-with-backpropagation-algorithm/

جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

💡 اول ترم را با یادگیری شبکه‌های عصبی شروع کنیم 😊

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی گام به گام شبکه‌های عصبی در متلب

🔴 #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی به صورت #گام_به_گام پیاده سازی شده و روی پروژه های عملی اعمال میشوند👌

🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #گام_به_گام
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتر و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

✅ جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

#پروژه_محور
از #پروژه های انجام شده و #مقالات پیاده سازی شده در این دوره میتوانید در پروژه های درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنید👌

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

❌💢 شروع ثبت نام هشتمین دوره فشرده پردازش سیگنال eeg 💢❌

✅ در این دوره تمام اصول مورد نیاز برای پردازش سیگنال eeg از دید یادگیری ماشین و #پترن آموزش داده میشود.

#سرفصل_مطالب
🔵پیش پردازش سیگنال در حوزه زمان و فرکانس جهت حذف نویز و آرتیفکت

🔴 نحوه بدست آوردن ریتمهای eeg ( تتا- دلتا - آلفا- بتا- گاما ) در حوزه #زمان، فرکانس( #فوریه ) و زمان- فرکانس( #ویولت )

🔵 استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال در حوزه زمان- فرکانس - زمان فرکانس

🔴تجزیه و تحلیل سیگنال در حوزه زمان، فرکانس و زمان فرکانس

🔵 آشنایی با مفاهیم پایه یادگیری ماشین و شناسائی الگو

🔴 آشنایی با روال انجام یک پروژه استاندارد از دید یادگیری ماشین

🔵 نحوه کلاسبندی داده با استفاده از کلاسبندهای
- SVM
- KNN
- LDA
- BAYZIAN
- TREE

🔴 اعتبارسنجی مدل با استفاده از روشهای
random sampling
k-fold cross validation
Leave one out
The hold out method

🔵 ارزیابی مدل با پارامترهای
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Confusion matrix

🔴 انتخاب ویژگیهای مناسب
ttest
FDR

🔵 انتخاب کانالهای بهینه در سیگنالهای EEG


🔲▪️ انجام پروژه تشخیص صرع از روی سیگنالهای eeg

🔲▪️انجام پیش بینی تشنج در صرع از روی سیگنالهای eeg

🔲▪️ کلاسبندی تصور حرکتی از روی سیگنال eeg در BCI


مدت دوره: 30 ساعت
هزینه دوره: 300 هزار تومان


مدرس دوره: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

☎️ جهت کسب اطلاعات بیشتر میتوانید شماره زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@onlinebme_admin


🔴 این دوره #اولین دوره ی فشرده در ایران است که به صورت #تخصصی سیگنال eeg را تجزیه تحلیل میکند!

✅ یک سری مطالب اضافه شده که بعد از آپدیت شدن جزوه خام در کانال تلگرام قرار خواهد گرفت.

💡علاقه مندان میتوانند جهت پیش ثبت نام اسم و شماره تماس خودشون رو به شماره تماس زیر ارسال کنند.
بعد از تکمیل ظرفیت، جهت هماهنگی نهایی تماس گرفته خواهد شد.
@onlinebme_admin
0936-038-2687

#پردازش_سیگنال
#تهران
#EEG
#Machine_learning
#pattern_recognition

🏢 آکادمی انلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 فصل پنجم(جلسه اول ): مقدمه ای بر یادگیری جمعی (Ensemble learning)

 🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/

#اولین دوره تخصصی در ایران

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی شناسایی الگو و یادگیری ماشین
(#اولین دوره تخصصی در ایران)

🟣 فصل پنجم(جلسه دوم ): پیاده سازی تکنیک voting در مباحث طبقه بندی و رگرسیون
#یادگیری_جمعی #پروژه_محور
#Ensemble_learning
#Classification
#regression
#svm #knn #tree #Bayesian #LDA #Perceptron
 🌀 جهت کسب اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید👇👇👇
https://onlinebme.com/product/ensemble-learning/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی شناسایی الگو و یادگیری ماشین
(#اولین دوره تخصصی در ایران)

🟣 پیاده سازی ماشین بردار پشتیبان- SVM (جلسه اول): مسائل بهینه سازی

 🌀 جزئیات بیشتر👇👇👇
https://onlinebme.com/product/svm/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی شناسایی الگو و یادگیری ماشین
(#اولین دوره تخصصی در ایران)

🟣 پیاده سازی ماشین بردار پشتیبان- SVM (جلسه سوم): ماشین بردار پشتیبان در مسائل خطی تفکیک پذیر- Hard Margin

 ⭕️ جزئیات بیشتر👇
🌀https://onlinebme.com/product/svm/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره #تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
❇️ #اولین دوره ای که در آن شبکه های عصبی را به صورت تخصصی آموزش داده می‌شوند!
🔺#تئوری
🔺 #پیاده‌سازی #مرحله_به_مرحله
🔺انجام #پروژه‌های_عملی

✅ ویدیوها طوری #تدوین شده اند که کاربر ارتباط بهتری و راحتری با آن برقرارکنه😉

👨‍💻 مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جلسه اول: مقدمه‌ای بر شبکه‌ی عصبی (#نورون و اجزای تشکیل دهنده آن)
🌀https://t.me/onlinebme/2633

🔸 جلسه دوم: پیاده‌سازی شبکه عصبی #پرسپترون_تک_لایه با قانون یادگیری پرسپترون
🌀https://t.me/onlinebme/2637

🔹 جلسه سوم: قانون یادگیری #LMS و پیاده‌سازی شبکه عصبی #آدالاین و انجام پروژه عملی تشخیص سرطان سینه
🌀https://t.me/onlinebme/2638

🔸 جلسه سوم( بخش دوم ): انجام پروژه های عملی با استفاده از شبکه های عصبی (ناحیه بندی تصویر )
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم(بخش اول): پیاده سازی گام به گام شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2642

🔹جلسه چهارم( بخش دوم ): پیاده سازی گام به گام پروژه پیش بینی میزان آلودگی هوا با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با قانون یادگیری پس انتشار خطا در متلب
🌀https://t.me/onlinebme/2645

🔸جلسه پنجم: نحوه تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش اول)
🌀https://t.me/onlinebme/2651

🔹جلسه ششم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش دوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2661

🔸 جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری #دلتا_بار_دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)
🌀https://t.me/onlinebme/2664

🔹 جلسه هشتم: پیاده‌سازی الگوریتم شبکه عصبی توابع شعاعی پایه(#RBF)
🌀https://t.me/onlinebme/2679

🔸 جلسه نهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی Extreme Learning Machine ( #ELM )
🌀https://t.me/onlinebme/2687

🔹 جلسه دهم: پیاده‌سازی شبکه عصبی احتمالیProbabilistic Neural Network ( #PNN)
🌀https://t.me/onlinebme/2694

💡جهت تهیه پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

✅ سرفصل دوره جامع پردازش سیگنال  مغزی(eeg)
#اولین دوره تخصصی در ایران

1⃣ فصل اول: مقدمه
🔻  مقدمه ای بر پردازش سیگنال  EEG از دید شناسایی الگو
🔺 مقدمه ای بر الکتروانسفالوگرافی(eeg)

2⃣ فصل دوم: پردازش سیگنال eeg در حوزه زمان
🔹    معرفی پایگاه داده صرع و نحوه خواندن آن در متلب
🔸     نحوه استخراج ریتم های eeg در حوزه زمان
🔹     استخراج ویژگی از سیگنال eeg در حوزه زمان

3⃣ فصل سوم: پردازش سیگنال  eeg در حوزه فرکانس(تبدیل فوریه)
🔹    تبدیل فوریه
🔸    نحوه محاسبه رزولوشن فرکانسی
🔹    تحلیل سیگنال در حوزه فرکانس
🔸   نحوه طراحی و اعمال فیلتر در حوزه فرکانس
🔹    نحوه فیلتر کردن سیگنال eeg در حوزه فرکانس
🔸     حذف نویز سیگنال eeg با کمک تبدیل فوریه
🔹    استخراج ریتمهای eeg در حوزه زمان با کمک تبدیل فوریه
🔸    استخراج اطلاعات ریتمهای eeg در حوزه فرکانس
🔹    استخراج ویژگی از سیگنال eeg در حوزه فرکانس

4⃣ فصل چهارم: طبقه بندی سیگنال eeg
🔹    مفهوم طبقه بندی
🔸   روال انجام استاندارد پروژه های eeg از دید شناسایی الگو
🔹    طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند knn
🔸   طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند svm
🔹    ماشین بردار پشتیان خطی و غیرخطی
🔸    تعمیم svm دو کلاسه به چند کلاسه با کمک تکنیک یکی در مقابل یکی
🔹    تعمیم svm دو کلاسه به چند کلاسه با کمک تکنیک یکی در مقابل همه
🔸    طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند درخت تصمیم(decision tree)
🔹    طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند LDA
🔶                   روشهای ارزیابی
o      روش ارزیابی K-fold cross validation
o      روش ارزیابی the hold out method
o      روش ارزیابی leave one out
o      روش ارزیابی random subsampling
🔷                   پارامترهای ارزیابی
o      accuracy
o      sensitivity
o      specificity
o      ماتریس کانفیوژن
 
5⃣ فصل پنجم: پردازش سیگنال  eeg در حوزه زمان-فرکانس(تبدیل ویولت)
🔻    ایراد تبدیل فوریه
🔺    ایراد تبدیل فوریه زمان کوتاه(STFT)
🔻   تبدیل ویولت
🔺    مقایسه عملی تبدیل ویولت و تبدیل فوریه
🔻     نحوه اعمال تبدیل ویولت بر روی سیگنال EEG
🔺    نحوه استخراج اطلاعات ریتمهای EEG از روی ضرایب ویولت
🔻    استخراج ویژگی از سیگنال EEG در حوزه زمان-فرکانس(ویولت)
 
6⃣ فصل6 : انتخاب ویژگی
🔸   نحوه ترکیب ویژگیهای استخراج شده در سه حوزه زمان، فرکانس(فوریه) و ویولت
🔹    نحوه نرمالسازی ویژگیهای استخراج شده در سه حوزه مختلف
🔸    مفهوم انتخاب ویژگی
🔹    انواع روشهای انتخاب ویژگی
🔸    مفهوم p-value
🔹    انتخاب ویژگیهای مناسب با استفاده از روش آماری T-test
🔸     انتخاب ویژگیهای مناسب با استفاده از روش آماری آنوا(anova)
🔹    انتخاب ویژگی های مناسب با استفاده از روش جستجوی بهینه(SFFS)
 
7⃣ فصل7 : انتخاب باندهای فرکانسی بهینه سیگنال EEG در مسائل مختلف
🔹    انتخاب باندهای فرکانسی بهینه سیگنال EEG با کمک روشهای اسکالر(filter methods)
🔸   انتخاب باندهای فرکانسی بهینه سیگنال EEG با کمک روشهای برداری -ترکیبی(wrapper methods)
 
8⃣ فصل8:طبقه بندی سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی
🔸    مفاهیم پایه در مورد سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی
🔹    مراحل انجام پروژه bci
🔸    معرفی پایگاه داده bci-competition
🔹    استخراج اطلاعات مرتبط با تسک تصور حرکتی(ریتم میو و بتا)
🔸  برجسته سازی اطلاعات کانالها ( Source
localization car)
🔷   طبقه بندی سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی
🔶    انتخاب کانالهای بهینه سیگنال eeg با کمک روشهای اسکالر(filter methods)
🔷    انتخاب کانالهای بهینه سیگنال eeg با کمک روشهای ترکیبی(wrapper methods)
 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme