【医疗大数据】医疗大数据与人工智能高级应用视频课程

发布者：浅夏安然

*****课程目录*****
(1)人工智能与影像组学课件；目录中文件数:16个
■01-1绪论 - dxy-edit.pdf
■01-2 人工智能在医学领域的应用 - dxy-edit.pdf
■02-1 医疗大数据与人工智能 - dxy.pdf
■02-2 python与人工智能 - dxy.pdf
■02-3 Python人工智能学习路线 - dxy.pdf
■03-1 检查自动判定 - dxy .pdf
■03-2 预后智能预测 - dxy.pdf
■03-3 无监督文献解读 - dxy.pdf
■03-4 无监督文献解读 - dxy.pdf
■04-1 影像组学概述-dxy.pdf
■04-1 影像组学概述-.pdf
■04-2 影像组学流程-dxy.pdf
■04-3 影像组学文章讲解.pdf
■04-4 影像基因文章讲解.pdf
■04-5 人工智能影像组学课题思路-dxy.pdf
■文献+代码.zip
(2)第一章人工智能与影像组学在临床研究中的应用；目录中文件数:4个
■2. 人工智能、影像组学在医学研究领域的应用实例.mp4
■【答疑加餐】影像特征提取的其他解决方案与建议.mp4
■【试听】人工智能与影像组学是什么？在临床研究中有哪些应用？.mp4
■【试听】机器学习临床 SCI 思路解读.mp4
(3)第三章课题设计文献思路：有监督学习与无监督学习？；目录中文件数:4个
■1. 有监督学习文献设计（一）：检查结果智能判定文章怎么做？.mp4
■2. 有监督学习文献设计（二）：疾病预后智能预测文章怎么做？.mp4
■3. 无监督学习的机器学习 SCI 解读（一）.mp4
■4. 无监督学习文献解读（二）.mp4
(4)第二章轻松入门机器学习，搞定人工智能基础；目录中文件数:6个
■1. 理论基础：如何做人工智能机器学习研究？.mp4
■2. 工具基础：轻松入门 Python 与 Python 安装.mp4
■3. 有监督学习实操：用 Python 做机器学习代码演示.mp4
■4. 数据处理基础：数据预处理（特征工程）和数据降维.mp4
■5. 无监督学习实操：用 Python 做特征工程与数据降维代码演示.mp4
■6. 新手学习推荐：如何轻松入门 Python与人工智能研究.mp4
(5)第四章实操：如何做影像组学文章？；目录中文件数:7个
■1. 轻松入门影像组学，认识影像组学特征.mp4
■2. 影像组学第一步：ROI 提取.mp4
■3. 影像组学第二步：特征提取（一）.mp4
■4. 影像组学进阶：特征提取（二）.mp4
■5. 影像组学 SCI 文献深度解读.mp4
■6. 影像基因组学 SCI 文献解读.mp4
■7. 实践建议：如何做好自己的影像组学与人工智能课题设计.mp4