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课程大纲
Deep Learning 简介
- 对医疗行业的影响
- 各行各业Deep Learning的成功与失败
了解 Deep Learning
- 人工智能与 Machine Learning
- 深度学习的基本概念
- 深度学习的应用
- 大数据在深度学习中的作用
常见 Deep Learning 技术概述
- 神经网络
- 自然语言处理
- 图像识别
- Speech Recognition
- 情绪分析
将 Deep Learning 技术应用于医学问题
- 探索医疗领域的改进机会
- 检查 Deep Learning 技术对所引用问题的适用性
探索 Deep Learning 医学案例研究
- 动脉心脏 MR 心室分割的深心室算法
- 斯坦福大学皮肤癌诊断算法
- Sutter Health 和佐治亚理工学院的心力衰竭预测算法
- 放射科按 Behold.AI 扫描所有模式的诊断
- Enlitic 开发的 Clinical Decision Support Technologies
- Deep Genomics的个性化医疗和疗法
- 用Freenome解码癌症
- 糖尿病视网膜病变的检测方法Google
- Babylon Health 的疾病预防和诊断聊天机器人
Deep Learning 的局限性
Deep Learning 中的道德影响和数据隐私问题
基于支持 Deep Learning 的平台和生态系统创建新的商业模式
将一切整合在一起
- 选择 Deep Learning 个适合您需求的解决方案
- 采用 Deep Learning 技术的策略
团队 Communication 和管理层的支持
- 与经理和领导者的对话
- 与工程师和数据科学家的对话
总结和结论
要求
- 医疗行业经验
- 无需编程经验
14 小时