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人工智能技术在医药健康领域中的应用研讨班


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:北京市计算中心有限公司

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

工业和信息化人才培养工程培训基地

北京市大数据教学实践基地

举 办 地:北京市海淀区丰贤中路7号北科产业3号楼

课程安排:2022年11月1-4日(周二-周五) 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入门

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. 机器学习算法应用与建模

13. 机器学习的模型评价

14. 医药健康行业的数据理解与准备知识

15. 医药健康行业的数据特点

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

20. 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

21. Tensorflow入门与基础语言

22. 损失函数与梯度下降法

23. 构建优化器

24. TensorFlow可视化工具

25. 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

26. 高性能计算理论基础

27. Linux常用命令使用和上机操作

28. Linux环境下软件安装

理论+

上机

第四天

GPU高性能计算入门及上机实战

29. GPU加速技术

30. tensorflow-gpu与应用

31. 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

32. 医疗人工智能平台设计与应用

33. 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:内容以实际发生为准;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))。

提供当期视频回放以供复习使用(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。

【付费方式】

手机银行或电子银行转账、银行汇款等

单位全称:北京市计算中心有限公司

账号:0200151819100023937

开户银行:中国工商银行股份有限公司北京自贸试验区永丰基地支行

(汇款信息备注:“智能计算——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)

于老师 15621925881

【注】开课前一周会发送邮件通知;若未接到邮件通知,请电话咨询。




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