💡دوره ی بعدی #مهرماه در #مشهد (به احتمال زیاد در دو دانشگاه مختلف) برگزار خواهد شد. دوستانی که قصد شرکت در دوره را دارند میتوانند برای پیش ثبت نام با شماره زیر تماس بگیرند.
0936-038-2687
@Bio_Engineerr
مدرس دوره: مهندس محمد نوری زاده چرلو

💡💡💡دوره ها #فشرده و در #دوهفته برگزار خواهند شد.
به دوستانی که هر دو دوره(دوره شبکه های عصبی در متلب- دوره جامع مهندسی پزشکی) را شرکت کنند 10 درصد #تخفیف تعلق می‌گیرد!

#متلب
#پایان_نامه
#شبیه_سازی_مقالات
#پروژه_درسی
#دوره
#شبکه_عصبی
#پترن
#داده_کاوی
#علوم_اعصاب
#واسط_مغز_کامپیوتر
#پروژه_عملی
➖➖➖➖➖
سایتمون رو هم دنبال کنید🙏🙏😊😊
http://matlabkhoone.ir
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric

✅ نامه #مجلس به دانشگاه ها درباره کسر نمره به دلیل تاخیر در دفاع پایان نامه
#پایان_نامه
#دفاع
#کسرنمره
#تاخیردردفاع
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric

✅چند نکته در مورد دوره ها:
نکته اول: در جلسه اول برای هر شخص یک #مقاله مشخص می شود و شخص در طول دوره علاوه برانجام تمرینات هر جلسه، مقاله را به کمک مدرس دوره شبیه سازی می کند.
هدف ما این است که شرکت کنندگان صرفا یک #شنونده نباشند و #درگیر مطالب دوره شوند. تمریناتی که در هر جلسه تعیین می‌شود، جلسه بعدی توسط مدرس انجام می‌شوند.

نکته دوم: در پایان دوره افراد #فعال کلاس انتخاب شده و با گروه تخصصی دانشجویان علم و صنعت به صورت #پروژه ای و یا #پژوهشی جهت نوشتن مقاله همکاری خواهد شد.

نکته سوم: شرکت کنندگان می‌توانند در طول دوره و بعد از دوره به صورت رایگان از مدرس دوره جهت مشاوره در انجام #پایان_نامه خود کمک بگیرند و پایان نامه خود را به صورت مرحله به مرحله انجام دهند.

🌐 گروه تخصصی و آموزشی دانشجویان دانشگاه علم و صنعت تهران قصد دارد دوره‌ها را در #تمام_شهرهای_ایران برگزار کند.

#فراخوان_همکاری
🌀 دوستانی که در انجمن‌های دانشگاهشون عضو هستند و می‌توانند در این زمینه با گروه ما همکاری کنند لطفا با شماره زیر تماس بگیرند:👇👇

0936-038-2687
@Bio_engineerr
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric

با سلام
❇️ آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی قصد دارد تابستان چند #دوره در #تهران برگزار کند.
🔺 علاقه مندان جهت پیش ثبت نام به آیدی زیر مراجعه کنند:
@onlineBME_admin

1⃣ دوره تخصصی پیاده سازی #شبکه‌های_عصبی مصنوعی در متلب
✔️ تئوری ➕پیاده سازی➕پروژه
#perceptron , #mlp(back propagation learning) #modifiedMLP (delta delta & delta bar learning ), #rbf , #modifiedRBF( jacopian learning)
#ELM , #PNN , #ELMAN #JORDAN , #SOM (competitive & hebbian learning)

🔺 تمام مباحث کتاب شبکه عصبی سیمون هیکن آموزش داده شده و سپس در متلب پیاده سازی میکنیم و در نهایت چندین پروژه عملی انجام میدهیم.😊

2⃣ دوره #پترن در پردازش سیگنال
در این دوره مباحث درس شناسایی الگو آموزش داده و سپس الگوریتمها در متلب پیاده سازی میکنیم.
برای اینکه با کاربرد این الگوریتمها آشنا بشیم چندین پروژه عملی طبق مقالات معتبر روی #سیگنالهای_حیاتی انجام میشود تا دوستان شرکت کننده بعد از اتمام دوره مشکلی در #شبیه_سازی_مقالات، کار با #داده های واقعی، انجام پروژه #پایان_نامه مشکلی نداشته باشند.

3⃣ پردازش تصویر
این دوره یک دوره جامع است که شامل سه بخش است:
🔹 #مقدماتی: آموزش مباحث کتاب #گونزالس
🔹 #پیشرفته1 : پردازش تصاویر پزشکی
MRI, CT, ultrasound, dinamic MRI
🔹 #پیشرفته2 : پترن در پردازش تصویر
✅ در روزهای آینده چندتا از #پروژه هایی که در این دوره ها آموزش داده خواهند شد را به صورت ویدیو و یا عکس در کانال قرار خواهیم داد تا علاقه مندان از قبل یه دید کلی نسبت به دوره ها داشته باشند.
لازم به ذکر است که دوره ها بعد از تکمیل ظرفیت برگزار خواهند شد، لذا دوستانی که مایل به شرکت در دوره ها هستند اسم و شماره تماس خودشون رو به آیدی زیر بفرستند.
@onlineBME_admin
شماره تماس:
0936-038-2687
موفق باشید🙏🌹

#دوره_تابستانه 😊
#شبکه_عصبی
#پردازش_تصویر
#پردازش_سیگنال
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME

❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌

مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت

✍ واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی می‌کند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنال‌های حیاتی اندازه‌گیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبه‌های انتزاعی حالت شناختی فرد را پیش بینی می‌کند.  در دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG  بطور کامل در مورد سیستم BCI  توضیح داده شده است.
🔵 واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تصور حرکتی(motor imagery)، حالتی که شخص تصور می‌کند را از روی سیگنال‌های مغزی( EEG) فرد، تشخیص داده و به دستور تبدیل می‌کند. هدف فناوری BCI این است که یک #راه_ارتباطی جدید برای افراد معلول (فلج) ایجاد کند به طوری که افراد هیچ وابستگی‌ای به کنترل عضلات نداشته باشند. سیگنال EEG یکی از ورودی‌هایی هست که BCI از طریق این سیگنال ارتباط بین شخص و محیط بیرونی را فراهم می‌کند. در BCI مبتنی بر تصور حرکتی از شخص خواسته‌ می‌شود تا حرکتی را بدون اینکه انجام دهد تصور کند، که در نتیجه آن رخدادهایی مرتبط با تصور در مغز رخ می‌دهد. هدف #BCI این است که از روی سیگنال‌های EEG نوع حرکت تصور شده توسط شخص را تشخیص دهد. تشخیص نوع تصوری که فرد انجام داده از روی  سیگنال #EEG که روزلوشن مکانی مناسبی ندارد کار بسیار سختی است و به الگوریتمهای پیشرفته ای نیاز است.

🔹ما در این دوره تخصصی تمام مباحثی که برای پردازش داده‌های #EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست را آموزش می‌دهیم و برای اینکه با عملکرد عملی این الگوریتم ها آشنا شوید، چندین #پروژه_عملی طبق چند #مقاله_تخصصی روی داده های واقعی سایت #BCI_competition انجام میدهیم.

🗂از سه مجموع داده EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی در این دوره استفاده شده است. در ابتدا #پروسه_ثبت و اطلاعات مربوط به این داده‌ها را کامل توضیح می‌دهیم، باندهای #فرکانسی که مرتبط با تصور حرکتی و #مناطق مغزی مرتبط با تصور حرکتی را توضیح می‌هیم. سپس شروع به تحلیل داده‌ها می‌کنیم. در ادامه انواع فیلترهای #مکانی و #فرکانسی جهت #کاهش_نویز سیگنال و #source_localization را توضیح داده  و به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده سازی کرده و روی داده اعمال می‌کنیم، در ادامه روش‌های استخراج ویژگی و کلاسبندی داده تصوری حرکتی را توضیح داده و روی داده پیاده‌‌سازی می‌کنیم.
✅ در این دوره تئوری الگوریتم معروف #CSP ، الگوهای مکانی مشترک (Common Special Patterns)
را به زبان ساده توضیح داده و سپس #گام_به_گام در متلب پیاده‌سازی کرده و بر روی داده اعمال می‌کنیم.

✅در نهایت معایب و مزایای CSP را بررسی می‌کنیم و برای حل مشکل این الگورتیم معروف، الگورتیم‌ بهبود یافته شده CSP یعنی
#FBCSP -filter bank CSP
 را پیاده‌سازی می‌کنیم.

در این دوره برای کلاسبندی داده‌ها از سه کلاسبند معروف بنام
 SVM-support vector machine  knn-k nearest neighbors 
lda-linear discriminant analysis
استفاده کرده‌ایم.

🔹برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای طراحی شده از چهار روش معروف
 k-fold cross validation
the hold out method
random subsampling 
leave one out 
استفاده کرده ایم.

✅ در پایان این دوره، شرکت‌کننده دیگر هیچ مشکلی در انجام #پروژه‌های_عملی  و پردازش سیگنال‌های EEG مبتنی بر تصوری حرکتی و #پیاده‌سازی_مقالات تخصصی جهت بهبود عملکرد کلاسبندی نخواهد داشت.

🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است که میتوانید برای #پروژه_های_درسی یا #پایان_نامه خود استفاده کنید.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🔹 دوره #تخصصی و #پروژه_محور پردازش سیگنال eeg مبتنی بر تصور حرکتی

☘ هدف ما در دوره این بوده که مطالب طوری آموزش داده بشوند که دوستان بتوانند علاوه بر یادگیری مباحث، از #پروژه_ها و #مقالات #پیاده‌سازی شده در پروژه های خود استفاده کنند. 👌

✅ 4 #مقاله_تخصصی در این دوره پیاده سازی شده که دوستان میتوانند از آنها در کارهای خود استفاده کنند.
برای اینکه دوره برای همه علاقه مندان مفید باشه پروژه های عملی روی سه داده معروف سایت bci competition پیاده سازی شده اند. دو تا از پایگاه داده ها #دوکلاسه هستند و یکیش #4کلاسه هست.

✅ لازم به ذکر است که پروژه ها و مقالاتی که در این دوره پیاده سازی شده اند میتوانند برای افرادی که #پایان_نامه یا #پروژه_های_درسی دارند مورد استفاده قرار بگیرند👇👇👇👇
💡پروژه مناسب برای درس پردازش سیگنالهای حیاتی
💡پروژه مناسب برای درس واسط مغز و کامپیوتر (BCI)
💡پروژه مناسب برای درس شناسایی آماری الگو (پترن)

✅ دوستانی که هر دوره رو تهیه کرده اند میتوانند هر دو دوره رو باهم ترکیب کنند و برای پروژه هایی درسی و پایان نامه خودشون استفاده کنند
از روشهای گفته شده در این دوره برای پیش پردازش و استخراج ویژگی استفاده کنند.
Butterworth filter + CAR/Laplacian + CSP /FCSP
و برای کلاسبندی به جای کلاسبندهای آموزش داده شده در این دوره (از قبیل SVM, KNN, LDA ) از شبکه های عصبی آموزش داده شده در دوره #شبکه_عصبی استفاده کنند.
delta bar rule MLP
RBF
ELM
PNN
و پروژه و پایان نامه خودشون رو پیش ببرند😊
✅ دوستانی که این دوره رو بگذرونن در پیاده سازی مقالات
RCSP, CSSP ,CSSSP
ومقالاتی شبیه به اینها مشکلی نخواهند داشت😉


----------------onlinebme------------
💡 ایده پیشنهادی ما برای شما😊
Butterworth Filter + CAR/Laplacian + CSP /FCSP + MLP (Delta-bar-rule) /RBF/ELM/PNN
------------------------------------------


جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/

🏢 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

✅ مقالات پیاده سازی شده در دوره تخصصی پردازش سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی

💡همانطور که گفته ایم دوره های آموزشی ما تنها یک ویدیوی آموزشی نیستند. پکیج آموزشی علاوه بر #ویدیوهای_آموزشی، شامل #کدهای_متلب نوشته شده برای پروژه ها، #مقالات پیاده سازی شده، #داده های استفاده شده در دوره ها و #جزوه نوشته شده توسط مدرس دوره نیز است.

💯 در این دوره 4 مقاله پیاده سازی شده و روی 3 داده معروف bci competition اعمال شده اند.

💯از مقالات پیاده سازی شده و پروژه های انجام شده میتوانید در #پروژه‌های_درسی و #پایان_نامه خود استفاده کنید.


🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

❌ دوره شبکه عصبی برای چه کسانی پیشنهاد میشود؟


⭕️ این دوره برای کسانی که درس شبکه عصبی دارند پیشنهاد میشه.
🔺 چرا که تمام جزئیات مربوط به تئوری شبکه‌های عصبی در این دوره طبق مرجع معتبر کتاب simon heykin آموزش داده شده است و دانشجو با مشاهده این دوره میتونه مباحث رو یاد بگیره و مشکلی در این حوزه نداشته باشه


⭕️ افرادی که این ترم #تمرین و #پروژه‌های_درسی برای شبکه عصبی دارند.
🔺در این دوره تمامی شبکه‌های عصبی به صورت مرحله به مرحله پیاده سازی شده اند ( توجه کنید که در این دوره تولباکسی معرفی نمیشه بلکه تمام شبکه ها پیاده سازی میشن👌) که با دانشی که در این دوره بدست میارین به راحتی میتونین تمرینات رو انجام بدین


⭕️ افرادی که پروژه درسی و پایان نامه دارند!
🔺پروژه های زیادی در این دوره با استفاده از شبکه‌های عصبی طبق مقالات تخصصی انجام شده که میتونید از اونا تو پروژه های درسیتون استفاده کنید.


⭕️ افرادی که میخوان وارد حوزه یادگیری ماشین، پترن و deep learning شوند!
🔺در این دوره تمامی مباحث از صفر تا صد آموزش داده شده و شخصی که هیچ پیش زمینه قبلی با حوزه یادگیری ماشین نداره، در این دوره با این مباحث آشنا میشه، و با استفاده از شبکه‌های عصبی پیاده سازی شده و پروژه های انجام شده دید کامل به این حوزه پیدا میکنه و به راحتی میتونه موضوعات دیگه رو پیش ببره!


✅ با افتخار از شما دعوت میکنیم شبکه های عصبی رو با آموزشهای تخصصی ما یاد بگیرید.صفر_تا_صد به صورت تخصصی
#تئوری #پیاده‌سازی #پروژه_محور #تمرینات_درسی #پروژه‌های_درسی #پایان_نامه

📺 پیاده سازی گام به گام شبکه‌های عصبی ( پروژه محور)
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/

مدت زمان دوره: 25 ساعت

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

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme