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課程簡介
Deep Learning 簡介
- 對醫療行業的影響
- 各行各業Deep Learning的成功與失敗
瞭解 Deep Learning
- 人工智慧與 Machine Learning
- 深度學習的基本概念
- 深度學習的應用
- 大數據在深度學習中的作用
常見 Deep Learning 技術概述
- 神經網路
- 自然語言處理
- 圖像識別
- Speech Recognition
- 情緒分析
將 Deep Learning 技術應用於醫學問題
- 探索醫療領域的改進機會
- 檢查 Deep Learning 技術對所引用問題的適用性
探索 Deep Learning 醫學案例研究
- 動脈心臟 MR 心室分割的深心室演算法
- 斯坦福大學皮膚癌診斷演算法
- Sutter Health 和喬治亞理工學院的心力衰竭預測演算法
- 放射科按 Behold.AI 掃描所有模式的診斷
- Enlitic 開發的 Clinical Decision Support Technologies
- Deep Genomics的個人化醫療和療法
- 用Freenome解碼癌症
- 糖尿病視網膜病變的檢測方法Google
- Babylon Health 的疾病預防和診斷聊天機器人
Deep Learning 的局限性
Deep Learning 中的道德影響和數據隱私問題
基於支援 Deep Learning 的平臺和生態系統創建新的商業模式
將一切整合在一起
- 選擇 Deep Learning 個適合您需求的解決方案
- 採用 Deep Learning 技術的策略
團隊 Communication 和管理層的支援
- 與經理和領導者的對話
- 與工程師和數據科學家的對話
總結和結論
最低要求
- 醫療行業經驗
- 無需程式設計經驗
14 時間: