课程描述
Deep Learning with PyTorch for Medical Image Analysis 是一门关于 Torch foot 机器学习库和使用深度学习技术进行医学图像分析的培训课程。仔细分析医学图像，然后根据所获得的信息和医生的观察采取适当的治疗方法是医生最重要的工作之一。基于机器的学习系统是一种新兴技术，可以帮助医学界分析图像并减少医疗错误。机器学习系统被用于癌症诊断和分割、肺炎分类、心律不齐等心脏疾病的诊断等各个领域。
本次培训课程的所有课程分为理论和实践两个部分，在实践部分，您将与讲师一步步开发和编码。医学领域的机器学习和人工智能还有很长的路要走，这个领域的专业人士有很多工作机会和潜力。
您将在使用 PyTorch 进行医学图像分析的深度学习中学到什么
- NumPy及其在机器学习和深度学习中的应用
- 基于机器学习的系统的理论和基础
- 测试和验证原始数据
- 机器学习算法和模型的评估
- 在 Pythorch 中构建张量
- 卷积神经网络
- 熟悉 CT 扫描图像及其解释和分析方法
- 网络决策的可解释性
- 熟悉癌症和肿瘤分期过程
- 在医学成像领域处理各种格式和数据
- 构建带火炬腿的人工神经网络
- 处理 2D 和 3D 数据和图像
- 癌症的自动诊断和分级并监测其进展
课程规格
出版商：Udemy 讲师：Sergios Gatidis、Marcel Früh、Jose Portilla 和 Tobias Hepp 语言：英语 水平：高级 课时数：87 课时：12 小时
2021/11 课程主题
使用 PyTorch 进行深度学习以进行医学图像分析先决条件
理解 Python 基本主题（数据类型、循环、函数）以及 Python OOP 推荐
理想情况下是 PyTorch，但不一定是必需的
图片
使用 PyTorch 进行深度学习以进行医学图像分析介绍视频
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安装指南
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画质：720p
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