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机器学习深度解析:经典算法与案例精讲
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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
人工智能方向的同学们
你将会学到:
掌握深度学习在医学领域的应用并根据需求构建自己的实际项目
- 掌握深度学习在医学领域中的经典算法
- 掌握医学领域常用的分割与检测方法及其应用实例
- 熟练使用PyTorch框架构建模型并训练应用
- 熟练基于开源项目构建自己的任务及其源码分析
课程简介:
面向医学领域的深度学习实战课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习核心算法及其在医疗领域应用实例。课程内容主要包括:1.深度学习经典算法解读(包括分类,检测,识别,分割,命名实体识别,知识图谱等经典算法);2.基于医疗数据集的项目实战(包括数据处理,网络架构分析,源码解读);3.实际应用场景效果分析与应用实例。整体风格通俗易懂,提供课程所需全部内容。
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课程大纲-面向医学领域的深度学习项目实战
第1章神经网络原理解读与整体架构(2小时20分钟14节)
第2章卷积神经网络原理与参数解读(1小时25分钟12节)
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