人工智能是利用计算机来模拟人类智能行为及其规律的一门技术，其主要任务是通过大量数据进行建模，进而实现某些近似人类智能行为的系统。由于人工智能是模拟人类智能解决问题的方法，在几乎所有学科领域都越来越普遍地用到各种人工智能技术。近年来，人工智能经历了从爆发到寒冬再到极速发展的历程，伴随着深度学习、机器学习等人工智能技术的提升，结合医药健康、生物医学等各领域的发展，人工智能成为了这一时代技术发展的新趋势。
本课程将围绕人工智能技术开始，拓展到神经网络的理论基础以及具体的训练以及评价方法，在让学员掌握人工智能的基本概念、原理及算法的基础上，结合医药健康领域的数据进行建模，进而为医药健康行业提供支撑。
授课对象：
1、医药健康、生物医学、信息化或其他行业从业人员
2、其他对人工智能、数据分析感兴趣的人员
学员基础：
1、熟悉自身所处行业的数据
2、了解基础的数学概念、熟练使用电脑
主办单位：北京市计算中心
协办单位：
北京市基因测序与功能分析工程技术研究中心
云计算关键技术与应用北京市重点实验室
北京市计算中心—工信部和信息化人才培养工程培训基地
北京市计算中心—北京市大数据教学实践基地
举办方式：线上直播（可回放）
课程安排：2021年12月7-10日 上午9:30-11:30 下午13:30-16:30
日期 | 主题 | 内容 | 备注 | |
第一天 | AI医疗概论 | 1. AI技术的理论基础、历史概述 2. AI技术在医药健康中的应用 3. 机器学习与深度学习的基本思想与方法工具 4. AI医疗实践的环境准备、软件安装调试 | 理论+ 上机 | |
Python语言基础 | 5. Python基本语法 6. 数据结构：列表、元组、字符串、字典、集合 7. 控制语句：判断、循环、迭代 8. 文件操作：读取、输出 9. 函数与库：标准库、自定义、统计、绘图 10. 医药数据分析与应用示范练习 | 上机 | ||
第二天 | 机器学习理论基础 | 11. 机器学习理论与方法综述 12. 医药健康行业的数据理解与准备知识 13. 医药健康行业的数据特征 14. 机器学习算法应用与建模 15. 机器学习的模型评价 | 理论 | |
深度学习理论基础 | 16. 深度学习技术简介 17. 图像处理入门 18. 卷积神经网络CNN算法原理概述 19. 主流深度学习框架：深度学习在医学图像识别中的应用 | 理论+ 上机 | ||
第三天 | 基于Tensorflow的医学图像识别 | 20. Tensorflow入门与基础语言 21. 损失函数与梯度下降法 22. 构建优化器 23. TensorFlow可视化工具 24. 医学图像中的机器读片实现 | 上机 | |
GPU高性能计算入门及上机实战 | 25. 高性能计算理论基础 26. Linux入门与基础上机命令 | 理论+ 上机 | ||
第四天 | GPU高性能计算入门及上机实战 | 27. GPU加速技术 28. tensorflow-gpu与应用 29. 基于高性能计算的模型训练 | 理论+ 上机 | |
人工智能平台与课程答疑 | 30. 医疗人工智能平台设计与应用 31. 具体问题讨论和答疑，可以结合自身数据和分析需求，进行项目设计与讨论。 | 理论 |
注：课程以实际发生为准；若调，会提前通知。
【报名费用】
注册费：6000元/人（含当期听课费、资料费、证书费、考试费（如有）。培训期间，免费提供工作午餐。
提供当期视频回放以供复习使用（北京市计算中心羽林学院平台）。
开具增值税发票，提供盖章通知、结业证书等相关材料。
【报名优惠政策】
1、3人以上团体报名每人可减少300元；
2、4+1团报，可免费赠送一个名额；
3、上面优惠政策不能同时享受，只能享受其中一种；
老学员参加及推荐学员参加均可额外优惠200元。
培训以收到学员培训费为成功报名，培训座位按收到费用先后顺序安排。
【付费方式】
现金、支票、银行转账、银行汇款、现场刷卡
单位全称：北京市计算中心
账号：0200151819100023937
开户银行：中国工商银行股份有限公司北京永丰支行
（汇款信息备注：“生物计算——您的姓名”,个人汇款请备注单位名称）
注：款项支出后，请提供付款回执给工作人员，方便核实到账、开具发票。
【咨询请联系】
QQ号：3498448850
邮箱：bcc_peixun@163.com
张老师 18618295767（微信同号）
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