通过这门100%在线课程，您将掌握人工智能的主要工具并利用它们优化临床分析的质量”

世界卫生组织最近的一份报告预测未来几年全球慢性病负担将加重。面对这种情况，实体敦促医生使用最精确而最高效的工具进行早期诊断。在这种情况下，人工智能成为过早识别肺癌，心力衰竭甚至阿尔茨海默氏症等疾病的有用工具。因此，专业人员必须将深度学习Deep Learning或生物启发计算等先进技术融入日常临床实践以减少诊断错误为用户提供定制治疗。

在此背景下，TECH设计了诊断成像人工智能的开创性课程。该学习课程根据本主题的参考文献设计，将深入研究神经网络和遗传算法的基础知识。据此，教材将提供应用最复杂的数据挖掘技术的关键。这样，专家们将掌握先进的技能，提高检测疾病和医疗状况的准确性使他们能够做出更准确的诊断。接着，大纲将深入研究仿生计算模型的管理目的是让医生能够将其应用于解决复杂的临床问题和优化临床治疗。

TECH 提供100%在线学术环境满足寻求职业发展的医生的需求。同时，使用基于关键概念重复的颠覆性 Relearning方法来高效即时地记住知识。此外，专家们只需拥有一台可以上网的设备（如手机，电脑或平板电脑）即可进入虚拟校园并享受将显着提升其专业视野的体验。

一个强化的课程计划提供您在真实场景中更新知识的机会，具有前沿科技机构的最高科学严谨性”

这个影像诊断中的人工智能校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 利用自我评估过程改进学习的实际练习
• 特别强调创新的方法论
• 提供理论课程，专家解答问题争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

您将使用卷积神经网络来根据患者的具体需求量身定制治疗方案并显著改善他们的预后”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

您将获得评估医疗领域人工智能模型的准确性，有效性和临床适用性的高级技能"

每个模块的交互式摘要将使您能够以更动态的方式巩固自然语言处理的概念"

通过该课程，医生将全面了解人工智能技术在诊断成像中的应用。接着，毕业生将培养在临床环境中使用数据挖掘，大数据 或Deep Learning等新兴技术的高级技能。此外，卫生专业人员将使用卷积神经网络等工具来解释不同模式的医学图像。通过这种方式，专家将检测所获得的影像学检查中的异常情况并能够进行更精确的诊断以改善患者的康复。

您将使用人工智能自动执行日常任务，例如检测大量图像中的异常这将使您能够专注于最复杂的临床病例”

总体目标

• 了解人工智能的理论基础
• 研究不同类型的数据了解数据的生命周期
• 评估数据在开发和实施人工智能解决方案中的关键作用
• 为了解决具体问题深化算法和复杂性
• 探索神经网络的理论基础促进Deep Learning的发展
• 探索生物启发计算及其与智能系统开发的相关性。
• 培养在医学图像解释和分析中使用和应用先进人工智能工具的技能，提高诊断准确性
• 实施允许自动化的人工智能解决方案流程和诊断定制
• 应用数据挖掘和预测分析技术根据证据做出临床决策
• 获得研究能力使专家能够为医学影像学中人工智能的发展做出贡献。

具体目标

模块1. 人工智能基础

• 分析人工智能从开始到现在的历史演变，确定关键的里程碑和发展
• 了解神经网络的功能及其在人工智能学习模型中的应用
• 研究遗传算法的原理和应用，分析其在解决复杂问题中的作用
• 分析词库，词汇表和分类法在构建和处理人工智能系统数据方面的重要性

模块2. 数据类型和周期

• 了解统计学的基本概念及其在数据分析中的应用
• 从定量数据到定性数据，识别和分类不同类型的统计数据
• 分析数据从生成到处置的生命周期，识别关键阶段
• 探索数据生命周期的初始阶段，强调数据规划和数据结构的重要性
• 研究数据收集过程包括收集方法，工具和渠道
• 探索 数据仓库 概念，重点是其构成要素和设计

模块3. 人工智能中的数据

• 掌握数据科学的基础知识，包括信息分析的工具、类型和来源
• 探索利用数据挖掘和可视化技术将数据转化为信息的过程
• 学习datasets的结构和特征，理解其在准备和利用数据用于人工智能模型时的重要性
• 在数据处理和加工中使用特定工具和最佳实践，确保人工智能实施的效率和质量

模块4. 数据挖掘选择，预处理和转换

• 掌握统计推理技术理解并在数据挖掘中应用统计方法
• 对数据集进行详细的探索性分析以确定相关模式，异常现象和趋势
• 培养数据准备技能，包括数据清理，整合和格式化以便用于数据挖掘
• 实施有效策略处理数据集中的缺失值，根据具体情况应用估算或消除方法
• 利用过滤和平滑技术，识别并减少数据中的噪音，以提高数据集的质量
• 解决Big Data环境中的数据预处理问题

模块5. 人工智能中的算法与复杂性

• 介绍算法设计策略，让学生扎实了解解决问题的基本方法
• 分析算法的效率和复杂性，应用分析技术评估时间和空间方面的性能
• 研究和应用排序算法，了解它们的工作原理，并比较它们在不同情况下的效率
• 探索基于树的算法，了解其结构和应用
• 研究具有堆Heaps的算法，分析其实现以及在高效处理数据方面的实用性
• 分析基于图形的算法，探索其在表示和解决涉及复杂关系的问题中的应用
• 学习Greedy算法，了解其逻辑和在解决优化问题中的应用
• 研究并应用backtracking 技术系统地解决问题分析其在各种情况下的有效性

模块6. 智能系统

• 探索代理理论，了解其工作原理的基本概念及其在人工智能和软件工程中的应用
• 研究知识表示法，包括分析本体及其在组织结构化信息中的应用
• 分析语义网的概念及其对数字环境中信息组织和检索的影响
• 评估和比较不同的知识表示法，整合它们以提高智能系统的效率和准确性

模块7. 机器学习和数据挖掘

• 介绍知识发现过程和机器学习的基本概念
• 研究作为监督学习模型的决策树，了解其结构和应用
• 使用特定技术评估分类器，衡量其在数据分类方面的性能和准确性
• 研究神经网络了解其运行和架构以解决复杂的机器学习问题
• 探索贝叶斯方法及其在机器学习中的应用，包括贝叶斯网络和贝叶斯分类器
• 分析从数据中预测数值的回归和连续反应模型
• 研究clustering技术以识别无标签数据集的模式和结构
• 探索文本挖掘和自然语言处理 （NLP），了解如何应用机器学习技术来分析和理解文本

模块8. 神经网络，Deep Learning 的基础

• 掌握深度学习的基本原理，了解其在 Deep Learning中的重要作用
• 探索神经网络的基本操作，了解其在模型构建中的应用
• 分析神经网络中使用的不同层，学习如何适当选择这些层
• 了解如何有效连接各层和操作，以设计复杂而高效的神经网络架构
• 使用训练器和优化器来调整和提高神经网络的性能
• 探索生物神经元与人工神经元之间的联系加深对模型设计的理解

模块9. 深度神经网络训练

• 解决深度神经网络训练中的梯度相关问题
• 探索和应用不同的优化器以提高模型的效率和收敛性
• 设置学习率，动态调整模型的收敛速度
• 在培训期间通过具体策略了解和解决过度调整问题
• 应用实用指南，确保高效和有效地训练深度神经网络
• 将Transfer Learning作为一种先进技术来提高模型在特定任务中的性能
• 探索和应用数据增强技术丰富数据集提高模型的泛化能力
• 利用Transfer Learning开发实际应用解决现实世界中的问题

模块10. 用TensorFlow定制模型和 训练

• 掌握TensorFlow的基础知识及其与NumPy的集成以实现高效的数据处理和计算
• 利用TensorFlow的高级功能定制训练模型和算法
• 探索API tfdata应用程序接口高效管理和操作数据集
• 在TensorFlow中实现用于存储和访问大型数据集的TFRecord格式
• 使用Keras预处理层，方便构建自定义模型
• 探索TensorFlow 数据集项目访问预定义数据集提高开发效率
• 利用TensorFlow开发Deep Learning应用程序，将本模块所学知识进行整合
• 在现实世界中实际应用所学的所有概念使用TensorFlow建立和训练自定义模型

模块11. 使用卷积神经网络的Deep Computer Vision

• 了解视觉皮层的结构及其与Deep Computer Vision的相关性
• 探索和应用卷积层从图像中提取关键特征
• 使用Keras在Computer Vision 模型中实施聚类层及其应用
• 分析各种卷积神经网络（CNN）架构及其在不同情况下的适用性
• 使用 Keras 库开发并实施 CNN ResNet，以提高模型的效率和性能
• 使用预训练的 Keras 模型，利用迁移学习完成特定任务
• 在Deep Computer Vision环境中应用分类和定位技术
• 利用卷积神经网络探索物体检测和物体跟踪策略

模块12. 用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

• 培养使用递归神经网络（RNN）生成文本的技能
• 在文本情感分析中应用RNN进行观点分类
• 理解并在自然语言处理模型中应用注意力机制
• 在特定NLP任务中分析和使用Transformer模型
• 探索 Transformers 模型在图像处理和计算机视觉中的应用
• 熟悉 " 拥抱面变换器 "库，以便高效地实施高级模型
• 比较不同的Transformers 库评估它们对特定任务的适用性
• 开发NLP的实际应用整合RNN和注意力机制以解决现实世界中的问题

模块13. 自动编码器，GAN 和扩散模型

• 使用 自动编码器、GAN 
• 和扩散模型开发高效的数据表示
• 使用不完全线性自动编码器执行 PCA优化数据表示
• 执行并理解自动堆叠编码器的操作
• 探索和应用卷积自动编码器实现视觉数据的高效表达
• 分析和应用稀疏自动编码器在数据表示中的有效性
• 使用自动编码器从MNIST数据集生成时尚图像
• 了解生成对抗网络（GAN）和扩散模型的概念
• 在数据生成中实施并比较扩散模型和GAN的性能

模块14. 生物启发式计算

• 介绍生物启发计算的基本概念
• 分析遗传算法中的空间探索-开发策略
• 研究优化背景下的进化计算模型
• 继续详细分析进化计算模型
• 将进化编程应用于特定的学习问题
• 在生物启发计算框架内解决多目标问题的复杂性
• 探索神经网络在生物启发计算领域的应用
• 深化神经网络在生物启发计算中的实施和应用

模块15. 人工智能：战略与应用

• 制定在金融服务中实施人工智能的策略
• 识别和评估在卫生领域使用人工智能的相关风险
• 评估工业领域使用人工智能的潜在风险
• 在工业中应用人工智能技术提高生产力
• 设计人工智能解决方案，优化公共管理流程
• 评估人工智能技术在教育领域的实施情况
• 在林业和农业中应用人工智能技术提高生产力
• 通过战略性使用人工智能优化人力资源流程

模块16. 诊断成像中的人工智能创新

• 掌握IBM Watson Imaging和 NVIDIA Clara等工具来自动解释临床测试
• 使用人工智能的结果，采用基于方法 提高诊断准确性获得进行临床实验和分析的技能 

模块17. 人工智能在医学影像研究和分析中的高级应用医学影像研究与分析

• 使用人工智能进行成像观察研究，有效验证和校准模型
• 将医学影像数据与其他生物医学来源整合，使用Enlitic Curie等仪器进行多学科研究

模块18. 通过人工智能实现医疗诊断的定制和自动化

• 获得通过人工智能进行定制诊断的技能，将成像结果与基因组数据和其他生物标志物相关联
• 应用先进的人工智能技术，掌握医学图像采集和处理的自动化

模块19. 医学影像中的大数据和预测分析

• 使用数据挖掘技术管理大量数据和机器学习算法
• 创建基于大数据分析的临床预后工具以优化临床决策为目的

模块20. 诊断成像中人工智能的伦理和法律问题

• 对健康领域情报使用的监管和义务原则有全面的了解，包括知情同意等方面
• 能够对临床实践中使用的人工智能模型进行审核，确保其在医疗决策中的透明度和问责制

您将通过在模拟学习环境中解决真实的临床案例来汲取宝贵的经验教训”