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
 

人数


开始

完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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