ادرس وأنت مرتاح في منزلك وقم بتحديث معلوماتك عبر الإنترنت مع TECH، أكبر جامعة رقمية في العالم" 

يتضمن تحليل البيانات المتقدمة ومعالجتها في طب الأسنان تطبيق تقنيات متطورة لاستخراج معلومات قيمة من بيانات صحة الفم. من بين المجالات الرئيسية التي يتم استخدام هذا فيها مراقبة العلاجات. يسمح هذا الإجراء بالمراقبة المستمرة للمرضى الذين يتلقون العلاج لتقييم الكفاءة وإجراء التعديلات حسب الضرورة. بالإضافة إلى ذلك، في حالات أمراض الأسنان الوراثية، يمكن إجراء التحليل الجيني لفهم الاستعداد الوراثي ومخاطر أمراض الفم بشكل أفضل.

في هذا السياق، تنفذ TECH محاضرة جامعية تتناول بالتفصيل التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان. سوف يتعمق المنهج الدراسي في التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل صحة الفم. بالمثل، سيقوم المنهج الدراسي بتحليل تكامل البيانات السريرية للإدارة الفعالة مع أدوات الذكاء الاصطناعي. بهذا المعنى، تؤكد المواد التعليمية على أهمية تحليل الآراء والمشاعر على شبكات التواصل الاجتماعي. بهذه الطريقة، سيتمكن الخبراء من تحديد اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي في مجتمعات صحة الفم.

 تجدر الإشارة إلى أن الطلاب سيكونون قادرين على جعل مسؤولياتهم اليومية متوافقة مع التدريس مما يمنحهم المرونة والإدارة الذاتية لوقت دراستهم.

بدون الحاجة للذهاب إلى المركز شخصيًا، أو الحصول على دروس ذات جداول زمنية محددة، سيتمكن الطلاب من الوصول إلى المنهج الدراسي لهذا البرنامج في أي وقت من اليوم ومن أي جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت. علاوة على ذلك، يعتمد المؤهل الجامعية على الأسلوب الثوري لإعادة التعلم (Relearning)، والذي تعتبر TECH رائدة فيه. يتمثل هذا من تكرار المحتوى الرئيسي لضمان التعلم التدريجي والطبيعي، دون الحاجة إلى بذل جهود إضافية مثل الحفظ.

ستجري التحليلات التنبؤية الأكثر موثوقية للوقاية من أمراض الفم مثل تسوس الأسنان"

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان على البرنامج الأكثر اكتمالاً وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في الذكاء الاصطناعية في طب الأسنان
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

هل تتطلع إلى التخصص في الكشف عن الحالات الشاذة في سجلات الأسنان؟ حقق ذلك خلال 6 أسابيع فقط مع هذا البرنامج الثوري"

وهي تضم في هيئة التدريس مهنيين ينتمون إلى مجال التوجيه المهني، الذين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، فضلاً عن المتخصصين المعترف بهم المنتمين إلى جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

بفضل محتوى الوسائط المتعددة الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، والذين سيتيحوا للمهني فرصة للتعلم الموضوعي والسياقي، أي في بيئة محاكاة ستوفر تعليماً غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على المشكلات، والذي من خلاله يجب على المهني محاولة حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ خلال البرنامج. لهذا، سيحصل المهني على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه بواسطة خبراء معترف بهم في مجال التوجيه المهني ولديهم خبرة تعليمية واسعة.

سوف تقوم بتطبيق تقنيات التحليل التنبؤي الأكثر تقدمًا في صحة الفم"

ستسمح لك إعادة التعلم بالتعرف بجهد أقل وبأداء أكبر، مما يجعلك أكثر انخراطًا في تخصصك المهني"

ستركز هذه المحاضرة الجامعية على تطبيق التقنيات المتقدمة في إدارة البيانات في مجال طب الأسنان. سيقوم المنهج الدراسي بتحليل تأثير البيانات الضخمة (Big Data) في هذا المجال، وفحص الأدوات المتطورة مثل استخراج البيانات لاستخراج البيانات القيمة. سيتعمق المنهج الدراسي أيضًا في تقنيات التحليل التنبؤي المتقدمة في صحة الفم، والتي ستسمح للطلاب بإدارة المعلومات السريرية بكفاءة. علاوة على ذلك، ستستكشف الوحدة كيفية الاستفادة من وسائل التواصل الاجتماعي والذكاء الاصطناعي لرصد أحدث الاتجاهات والأنماط في صحة الفم. 

ستحقق إدارة أكثر كفاءة بفضل الأدوات المبتكرة المخصصة لرصد اتجاهات وأنماط صحة الفم"

الوحدة 1. التحليل المتقدم ومعالجة البيانات في طب الأسنان

1.1. البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان: المفاهيم والتطبيقات 

1.1.1. انفجار البيانات في مجال طب الأسنان
2.1.1. مفهوم البيانات الضخمة (Big Data)
3.1.1. تطبيقات البيانات الضخمة (Big Data) في طب الأسنان

2.1. استخراج البيانات في سجلات الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.2.1. المنهجيات الرئيسية لاستخراج البيانات
2.2.1. تكامل بيانات سجل الأسنان
3.2.1. الكشف عن الأنماط والشذوذات في سجلات الأسنان

3.1. تقنيات التحليل التنبؤي المتقدمة في صحة الفم الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.3.1. تقنيات التصنيف لتحليل صحة الفم
2.3.1. تقنيات الانحدار لتحليل صحة الفم
3.3.1. التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل صحة الفم

4.1. نماذج الذكاء الاصطناعي لعلم أوبئة الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.4.1. تقنيات التصنيف لعلم الأوبئة الأسنان
2.4.1. تقنيات الانحدار لعلم الأوبئة الأسنان
3.4.1. التقنيات غير الخاضعة للرقابة لعلم الأوبئة الأسنان

5.1. الذكاء الاصطناعي في إدارة البيانات الإكلينيكية والشعاعية باستخدام KNIME وPython

1.5.1. تكامل البيانات السريرية للإدارة الفعالة مع أدوات الذكاء الاصطناعي
2.5.1. تحويل التشخيص الشعاعي من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة
3.5.1. الإدارة المتكاملة للبيانات السريرية والشعاعية

6.1. خوارزميات التعلم الآلي في أبحاث طب الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.6.1. تقنيات التصنيف في أبحاث طب الأسنان
2.6.1. تقنيات الانحدار في أبحاث طب الأسنان 
3.6.1. التقنيات غير الخاضعة للرقابة في أبحاث طب الأسنان

7.1. تحليل الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.7.1. مقدمة في تحليل الشبكات الاجتماعية
2.7.1. تحليل الآراء والمشاعر في الشبكات الاجتماعية في مجتمعات صحة الفم 
3.7.1. تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي في مجتمعات صحة الفم 

8.1. الذكاء الاصطناعي في رصد اتجاهات وأنماط صحة الفم باستخدام KNIME وPython

1.8.1. الكشف المبكر عن الاتجاهات الوبائية باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.8.1. المراقبة المستمرة لأنماط نظافة الفم باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي
3.8.1. التنبؤ بالتغيرات في صحة الفم باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي

9.1. أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل التكاليف في طب الأسنان باستخدام KNIME وPython

1.9.1. تحسين الموارد والتكاليف باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
2.9.1. تحليل الكفاءة والربحية في ممارسات طب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.9.1. استراتيجيات خفض التكلفة بناءً على البيانات التي تم تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي

10.1. الابتكارات في الذكاء الاصطناعي للأبحاث السريرية لطب الأسنان 

1.10.1. تنفيذ التقنيات الناشئة في البحوث السريرية لطب الأسنان
2.10.1. تحسين التحقق من صحة نتائج البحوث السريرية لطب الأسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.10.1. تعاون متعدد التخصصات في الأبحاث الإكلينيكية لطب الأسنان المدعومة بالذكاء الاصطناعي

ستحصل على المحتويات من أي جهاز ثابت أو محمول به اتصال بالإنترنت، أيضًا من هاتفك المحمول"