✅دانشگاه MIT یک مدل یادگیری عمیق آنتی‌بیوتیک تازه‌ای پیدا کرد که هیچ شیمی‌دانی سراغش نرفته بود.
✅با AlphaFold ساختار بیش از ۲۰۰ میلیون پروتئین را پیش‌بینی کردند، کاری که در آزمایشگاه دهه‌ها طول می‌کشید.
✅امروز هم مدل‌ها در خواندن تصاویر رادیولوژی کنار پزشک‌ها کار می‌کنند.

👩‍💻زبان برنامه‌نویسی پایتون.
✅بیایید صادق باشیم: هیچ دوره‌ی هفت‌هفته‌ای شما را به ساختن AlphaFold نمی‌رساند.
اما همه‌ی کسانی که امروز روی کشف دارو و هوش مصنوعی پزشکی کار می‌کنند، از همین نقطه شروع کرده‌اند: متغیر، حلقه، دیتافریم.

🔥آهنگر قبل از ساختن شمشیر، فولاد را آب می‌دهد.
مدرسه Python Forge همان کوره است.

✔️ پایه‌ای محکم در پایتون، تا NumPy، Pandas و برنامه‌نویسی شیءگرا؛ همان زمینی که ابزارهای یادگیری ماشین رویش ساخته شده‌اند.
✔️ یک پروژه با داده‌ی پزشکی که هفته‌به‌هفته کاملش می‌کنید؛ از سیگنال ECG و ماسک‌های MRI تا داده‌های دارویی.
✔️ منتور اختصاصی، کدکلینیک جمعه‌ها، و جلسات ضبط‌شده .
✔️ بدون پیش‌نیاز؛ واقعاً از صفر.
این دوره ایستگاه اول مسیر است. ایستگاه‌های بعدی را با هم می‌رویم.

💳 هزینه ثبت نام:
آزاد ۳٬۳۰۰٬۰۰۰
با کارت دانشجویی ۲٬۵۰۰٬۰۰۰
با کد تخفیف دانشگاه همکار رسانه ای ۲٬۰۰۰٬۰۰۰ تومان

🔴با همکاری کمیته‌های تحقیقات و فناوری دانشجویی دانشگاه‌های علوم پزشکی گیلان، شهید بهشتی، شاهرود و استارتاپ استودیوی سیناوی

پشتیبانی و پاسخ به سوالات شما:
@D_AI_RVINISM_Support

🔴 علم پیاده‌سازی چیست؟ پُر کردن شکاف میان نوآوری در هوش مصنوعی و کاربرد بالینی آن در تصویربرداری پزشکی

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
اگه یک مدل هوش مصنوعی توی پژوهش عالی عمل کنه، چرا ممکنه در کار روزمرهٔ پزشک تفاوت چندانی ایجاد نکنه؟

ماجرا وقتی پیچیده می‌شه که این ابزار وارد بخش تصویربرداری می‌شه. با روال کار پزشک‌ها جور درمیاد؟ استفاده ازش راحته؟ بهش اعتماد دارن؟ اینجا با «علم پیاده‌سازی» آشنا می‌شیم؛ دانشی که کمک می‌کنه بفهمیم چه چیزهایی راه استفادهٔ واقعی از هوش مصنوعی رو باز می‌کنن یا می‌بندن.

اما ورود به محیط بالینی، پایان مسیر نیست. باید عملکرد ابزار و پیامدهای بیماران رو هم پیگیری کنیم. سؤال اصلی اینه: هوش مصنوعی برای چه کسی، در چه شرایطی و چطور می‌تونه به بخشی امن، ماندگار و مفید از مراقبت تبدیل بشه؟

از تولید تا توسعه، در اکوسیستم سلامت دیجیتال