💡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

💡✅ 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

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

📚مروری مختصر بر مباحثی که در دوره #جامع مهندسی پزشکی آموزش داده خواهند شد
#پترن
#یادگیری_ماشین
#پردازش_سیگنال
#واسط_مغز_کامپیوتر
#علوم_اعصاب
#شبیه_سازی_مقالات
#EEG #ECG #BCI

⚠️ ظرفیت باقی مانده : 4 نفر
✅ جهت ثبت‏ نام و کسب اطلاعات بیشتر با شماره‏ ی زیر تماس بگیرید
0936-038-2687
@OnlineBME_Admin
➖➖➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME