通过这个100%在线硕士学位，您将提高您以更高的精度和速度解读医学图像的能力，从而利用人工智能领导健康创新项目”

人工智能 (AI) 正在彻底改变诊断成像领域，促进放射学和核医学等领域更快，更准确的诊断。事实上，深度学习算法已经越来越多地集成到诊断工具中，从而可以及早发现乳腺癌或肺炎等疾病。

这就是该硕士学位的出现，通过该学位，医生将熟悉领先的工具和平台，例如 IBM Watson Imaging 和 DeepMind AI，这些工具和平台正在改变医学图像的解释。此外，还将讨论实验设计和结果分析，重点是神经网络和自然语言处理的集成，以促进医学记录。

同样，专业人士将受益于临床研究中高级人工智能应用的强化培训，设计和验证人工智能模型以准确解释医学图像。这种实用方法将包括整合来自各种生物医学来源的数据，以及利用虚拟和增强现实等新兴技术。

最后，我们将深入研究通过人工智能实现医疗诊断的个性化和自动化，探索精准医疗如何彻底改变医疗保健。此外，人工智能还可应用于基因组测序和微生物组图像分析，同时管理临床试验中的复杂数据。这种综合方法将提高诊断准确性，并解决与人工智能在医学中使用相关的伦理和法律问题。

通过这种方式，TECH创建了一个详细的，完全在线的大学课程，使毕业生可以更轻松地通过任何具有互联网连接的电子设备访问教育材料。这样就无需前往实际地点并适应特定的时间表。此外，还集成了革命性的Relearning方法，该方法基于基本概念的重复，以提高对内容的理解。

借助广泛的创新多媒体资源库，您将获得有关大数据管理，诊断自动化以及人工智能使用中的道德和法律方面的深入知识”

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：

• 由人影像诊断中的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
• 可以进行自我评估的实践以促进学习
• 特别强调创新的方法论
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上获取内容|

您将研究使用人工智能带来的诊断准确性和临床益处，重点是使用Google Cloud Healthcare API等资源进行实验设计和结果分析”

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验还有来自知名社会和著名大学的专家。

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。

您将讨论虚拟和增强现实领域的创新，这些创新正在改变医生可视化和分析临床数据，改善决策的方式。还在等什么呢? 快报名吧！"

您将深入研究人工智能在基因组测序，图像处理自动化以及人工智能辅助诊断中先进技术的实施之间的相关性的应用"

该课程包括从图像分析和人工智能平台中最具创新性的技术到深度学习算法在复杂临床研究中的实际应用。此外，内容还将包括生物医学数据与医学影像的集成，诊断的个性化和自动化，以及通过大数据技术和预测分析来管理大量数据。还将解决基本的伦理和法律问题，以确保这些技术在临床实践中安全有效的实施。

影像诊断中的人工智能校级硕士将为您提供全面的内容，旨在帮助您掌握在医学成像中使用人工智能的高级技能”

模块 1.人工智能基础

1.1. 人工智能的历史

1.1.1. 我们是从什么时候开始谈论人工智能的？ 
1.1.2. 电影参考资料
1.1.3. 人工智能的重要性
1.1.4. 支持人工智能的技术

1.2. 游戏中的人工智能

1.2.1. 博弈论
1.2.2. Minimax和Alpha-Beta修剪
1.2.3. 仿真. Monte Carlo

1.3. 神经网络

1.3.1. 生物学基础
1.3.2. 计算模型
1.3.3. 有监督和无监督的神经元网络
1.3.4. 简单的感知器
1.3.5. 多层感知器

1.4. 遗传算法 

1.4.1. 历史
1.4.2. 生物学基础
1.4.3. 问题编码
1.4.4. 最初的人口生成 
1.4.5. 主要算法和遗传算子
1.4.6. 对个人的评价：健身

1.5. 术语表，词汇表，分类法

1.5.1. 词汇
1.5.2. 分类法
1.5.3. 叙词表
1.5.4. 体论
1.5.5. 知识表示：语义网

1.6.  语义网

1.6.1. 规格. RDF，RDFS和OWL
1.6.2. 推论/推理
1.6.3. 关联数据 

1.7. 专家系统和DSS

1.7.1. 专家系统 
1.7.2. 摄影的支持系统

1.8. 聊天机器人和虚拟助理 

1.8.1. 助手的类型：语音和文字助手 
1.8.2. 发展助理的基础部分：意图, 实体和对话流
1.8.3. 集成：网络， Slack，Whatsapp，Facebook
1.8.4. 培养助手的工具：Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. 人工智能实施策略
1.10. 人工智能的未来 

1.10.1. 我们了解如何通过算法检测情绪 
1.10.2. 创造个性：语言，表达和内容 
1.10.3. 人工智能的发展趋势 
1.10.4. 反思

模块 2.数据类型和周期

2.1. 统计数据 

2.1.1. 统计：描述性统计，统计推断 
2.1.2. 总体，样本，个体 
2.1.3. 变量：定义，测量尺度 

2.2. 统计数据类型 

2.2.1. 根据类型 

2.2.1.1.定量：连续数据和离散数据 
2.2.1.2.定性：二项式数据，名义数据和有序数据

2.2.2. 根据形式  

2.2.2.1.数字 
2.2.2.2.文本  
2.2.2.3.逻辑 

2.2.3. 根据来源 

2.2.3.1.一级 
2.2.3.2.二级 

2.3. 数据生命周期 

2.3.1. 周期的段 
2.3.2. 周期里程碑 
2.3.3. FIAR原则 

2.4. 周期的初始阶段

2.4.1. 定义目标 
2.4.2. 确定必要的资源 
2.4.3. 甘特图 
2.4.4. 数据结构 

2.5. 数据收集 

2.5.1. 收集方法 
2.5.2. 收集工具 
2.5.3. 收集渠道 

2.6. 数据清理 

2.6.1. 数据清理阶段 
2.6.2. 数据质量 
2.6.3.数据操作（使用 R） 

2.7. 数据分析，解释和结果评估 

2.7.1. 统计措施 
2.7.2. 关系指数 
2.7.3. 数据挖掘 

2.8. 数据仓库 (Datawarehouse) 

2.8.1. 整合的元素 
2.8.2. 设计 
2.8.3. 需要考虑的问题 

2.9. 可用性数据 

2.9.1. 访问 
2.9.2. 实用性 
2.9.3. 自信心 

2.10. 监管方面

2.10.1. 数据保护法 
2.10.2. 最佳实践 
2.10.3. 其他规范方面

模块 3.人工智能中的数据

3.1. 数据科学

3.1.1. 数据科学
3.1.2. 数据科学的高级工具

3.2. 数据，信息和知识

3.2.1. 数据，信息和知识
3.2.2. 数据类型
3.2.3. 数据源

3.3. 从数据到信息 

3.3.1. 数据分析
3.3.2. 分析类型
3.3.3. 从数据集中提取信息

3.4. 通过可视化提取信息

3.4.1. 可视化作为分析工具
3.4.2. 可视化方法 
3.4.3. 查看数据集

3.5. 数据质量

3.5.1. 质量数据
3.5.2. 数据清理 
3.5.3. 基本数据预处理

3.6. 数据集

3.6.1. 丰富数据集
3.6.2. 维度的祸害
3.6.3. 修改我们的数据集

3.7. 不平衡 

3.7.1. 阶级不平衡
3.7.2. 不平衡缓解技术
3.7.3. 平衡数据集

3.8. 无监督模型 

3.8.1. 无监督模型
3.8.2. 方法
3.8.3. 使用无监督模型进行分类

3.9. 监督模型

3.9.1. 监督模型
3.9.2. 方法
3.9.3. 使用监督模型进行分类

3.10. 工具和好的做法

3.10.1. 数据科学的正确实践
3.10.2. 最佳模型 
3.10.3. 有用的工具

模块 4.数据挖掘选择，预处理和转换

4.1. 统计推断

4.1.1. 描述性统计对统计推断 
4.1.2. 参数化程序
4.1.3. 非参数过程 

4.2. 探索性分析

4.2.1. 描述性分析 
4.2.2. 视觉化
4.2.3. 数据准备

4.3. 数据准备

4.3.1. 数据整合和清理 
4.3.2. 数据标准化
4.3.3. 转换属性 

4.4. 缺失值

4.4.1. 缺失值的处理
4.4.2. 最大似然插补方法
4.4.3. 使用机械学习估算缺失值

4.5. 数据中的噪音 

4.5.1. 噪声类别和属性
4.5.2. 噪声过滤 
4.5.3. 噪音的影响

4.6. 维度的祸害

4.6.1. 过度采样
4.6.2. 采样不足
4.6.3. 多维数据缩减

4.7. 从连续属性到离散属性

4.7.1. 连续数据与离散数据
4.7.2. 离散化过程

4.8. 数据 

4.8.1. 数据选择 
4.8.2. 前景与选择标准
4.8.3. 挑选方法 

4.9. 选择阶段

4.9.1. 选择阶段的方法
4.9.2. 原型的选择
4.9.3. 选择阶段的高级方法
4.10. Big Data环境的数据预处理

模块 5.人工智能中的算法与复杂性

5.1. 算法设计策略简介

5.1.1. 递归
5.1.2. 分而治之
5.1.3. 其他策略

5.2. 算法的效率与分析

5.2.1. 效率措施
5.2.2. 测量输入的大小
5.2.3. 测量执行时间
5.2.4. 最坏情况，最好情况和中间情况
5.2.5. 渐近符号
5.2.6. 非递归算法的数学分析准则
5.2.7. 递归算法的数学分析
5.2.8. 算法的实证分析

5.3. 排序算法

5.3.1. 协调概念
5.3.2. 冒泡排序
5.3.3. 选择排序
5.3.4. 插入排序
5.3.5. 合并排序（Merge_Sort）
5.3.6. 快速排序 (Quicksort)

5.4. 带树的算法

5.4.1. 树的概念
5.4.2. 二叉树 
5.4.3. 树游览
5.4.4. 表示表达式
5.4.5. 有序二叉树
5.4.6. 平衡二叉树

5.5. 带Heaps的算法

5.5.1. Heaps
5.5.2. 堆排序算法
5.5.3. 优先队列

5.6. 带图的算法

5.6.1. 代表
5.6.2. 行程宽度
5.6.3. 深度游览
5.6.4. 拓扑排序

5.7. Greedy的算法

5.7.1. Greedy的策略
5.7.2. Greedy策略元素
5.7.3. 货币兑换
5.7.4. 旅人的问题
5.7.5. 背包问题

5.8. 搜索最小路径

5.8.1. 最短路径的问题
5.8.2. 负弧和循环
5.8.3. Dijkstra的算法

5.9. 图上的Greedy算法

5.9.1. 最小生成树
5.9.2. Prim算法
5.9.3. Kruskal算法
5.9.4. 复杂性分析

5.10. 溯源

5.10.1. Backtracking
5.10.2. 替代技术

模块 6.智能系统 

6.1. 代理理论

6.1.1. 概念的历史
6.1.2. 代理定义
6.1.3. 人工智能中的代理
6.1.4. 软件工程中的代理

6.2. 代理架构

6.2.1. 代理的推理过程
6.2.2. 反应性
6.2.3. 演绎
6.2.4. 混合代理
6.2.5. 比较

6.3. 信息和知识

6.3.1. 数据，信息和知识之间的区别 
6.3.2. 数据质量评估 
6.3.3. 数据采集​​方法
6.3.4. 信息获取方式
6.3.5. 知识获取方式

6.4. 知识表示

6.4.1. 知识表示的重要性 
6.4.2. 通过其角色定义知识表示 
6.4.3. 知识表示的特征 

6.5. 体论

6.5.1. 元数据介绍
6.5.2. 体论的哲学概念
6.5.3. 体论的计算概念
6.5.4. 领域本体和更高层本体
6.5.5. 如何建立一个体论？

6.6. 本体语言和本体编写软件

6.6.1. 三胞胎 RDF，Turtle和 N
6.6.2. RDF模式
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. 简介用于创建本体论的不同工具
6.6.6. Protégé安装和使用

6.7. 语义网

6.7.1. 语义网的现状和未来
6.7.2. 语义网应用

6.8. 其他知识表示模型

6.8.1. 词汇
6.8.2. 全球视野
6.8.3. 分类法
6.8.4. 叙词表
6.8.5. 大众分类法
6.8.6. 比较
6.8.7. 心理地图

6.9. 知识表示的评估和整合

6.9.1. 零阶逻辑
6.9.2. 一阶逻辑
6.9.3. 描述性逻辑
6.9.4. 不同类型逻辑之间的关系
6.9.5. Prolog：基于一阶逻辑的程序设计

6.10. 语义推理器，基于知识的系统和专家系统

6.10.1. 推理概念
6.10.2. 推理机的应用
6.10.3. 基于知识的系统
6.10.4. MYCIN，专家系统的历史
6.10.5. 专家系统的元素和架构
6.10.6. 专家系统的创建

模块 7.机器学习和数据挖掘

7.1. 简介知识发现过程和机器学习的基础概念

7.1.1. 知识发现过程的关键概念 
7.1.2. 知识发现过程的历史视角
7.1.3. 知识发现过程的各个阶段
7.1.4. 知识发现过程中使用的技术
7.1.5. 佳的机器学习模型的特点
7.1.6. 机器学习信息的类型
7.1.7. 学习的基础概念
7.1.8. 无监督学习的基础概念

7.2. 数据探索和预处理

7.2.1. 数据处理
7.2.2. 数据分析流程中的数据处理
7.2.3. 数据类型
7.2.4. 数据转换
7.2.5. 连续变量的可视化和探索
7.2.6. 分类变量的显示和探索
7.2.7. 相关性措施
7.2.8. 最常见的图形表示法
7.2.9. 多变量分析和降维简介

7.3. 决策树

7.3.1. ID算法
7.3.2. C 算法
7.3.3. 过度训练和修剪
7.3.4. 结果分析

7.4. 对分类器的评估

7.4.1. 混淆矩阵
7.4.2. 数值评价矩阵
7.4.3. Kappa统计学
7.4.4. ROC曲线

7.5. 分类规则

7.5.1. 规则评价措施
7.5.2. 图形表示法简介
7.5.3. 顺序叠加算法

7.6. 神经网络

7.6.1. 基础概念
7.6.2. 简单的神经网络
7.6.3. 反向传播算法
7.6.4. 递归神经网络简介

7.7. 贝叶斯方法

7.7.1. 概率的基础概念
7.7.2. 贝叶斯定理
7.7.3. 奈何贝叶斯
7.7.4. 贝叶斯网络简介

7.8. 回归和连续反应模型

7.8.1. 简单线性回归
7.8.2. 多重线性回归
7.8.3. 逻辑回归
7.8.4. 回归树
7.8.5. 支持向量机（SVM）简介
7.8.6. 拟合度测量

7.9. 聚类

7.9.1. 基础概念
7.9.2. 分层Clustering
7.9.3. 概率论的方法
7.9.4. EM算法
7.9.5. B-立方体法
7.9.6. 隐式方法

7.10. 文本挖掘和自然语言处理（NLP）

7.10.1. 基础概念
7.10.2. 语料库的创建
7.10.3. 描述性分析
7.10.4. 情感分析简介

模块 8.神经网络，Deep Learning 的基础

8.1. Deep Learning

8.1.1. 深度学习的类型
8.1.2. 深入学习应用
8.1.3. 深入学习优点和缺点

8.2. 业务

8.2.1. 加
8.2.2. 产品
8.2.3. 转移

8.3. 图层

8.3.1. 输入层
8.3.2. 隐藏层
8.3.3. 输出层

8.4. 联合层和操作

8.4.1. 架构设计
8.4.2. 层与层之间的连接
8.4.3. 前向传播

8.5. 第一个神经网络的构建

8.5.1. 网络设计
8.5.2. 设置权重
8.5.3. 网络培训

8.6. 训练器和优化器

8.6.1. 优化器选择
8.6.2. 损失函数的建立
8.6.3. 建立指标

8.7. 神经网络原理的应用

8.7.1. 激活函数
8.7.2. 反向传播
8.7.3. 参数设定

8.8. 从生物神经元到人工神经元

8.8.1. 生物神经元的功能
8.8.2. 知识转移到人工神经元
8.8.3. 建立它们俩之间的关系

8.9. 使用Keras实现MLP（多层感知器）

8.9.1. 网络结构的定义
8.9.2. 模型编译
8.9.3. 模型训练

8.10. 神经网络Fine tuning的超参数

8.10.1.激活函数选择
8.10.2.设置学习率
8.10.3.权重的调整

模块 9.深度神经网络训练

9.1. 梯度问题

9.1.1. 梯度优化技术
9.1.2. 随机梯度
9.1.3. 权重初始化技术

9.2. 预训练层的重用

9.2.1. 学习迁移培训
9.2.2. 特征提取
9.2.3. 深度学习

9.3. 优化

9.3.1. 随机梯度下降优化器
9.3.2. Adam和RMSprop优化器
9.3.3. 矩优化器

9.4. 学习率编程

9.4.1. 机器学习速率控制
9.4.2. 学习周期
9.4.3. 平滑项

9.5. 过拟合

9.5.1. 交叉验证
9.5.2. 正规化
9.5.3. 评估指标

9.6. 实用指南

9.6.1. 模型设计
9.6.2. 指标和评估参数的选择
9.6.3. 假设检验

9.7. Transfer Learning

9.7.1. 学习迁移培训
9.7.2. 特征提取
9.7.3. 深度学习

9.8. 数据扩充

9.8.1. 图像变换
9.8.2. 综合数据生成
9.8.3. 文本转换

9.9. Transfer Learning的实际应用

9.9.1. 学习迁移培训
9.9.2. 特征提取
9.9.3. 深度学习

9.10. 正规化

9.10.1. L和L
9.10.2. 通过最大熵正则化
9.10.3. Dropout

模块 10.使用TensorFlow进行模型定制和训练

10.1. TensorFlow

10.1.1. 使用TensorFlow库
10.1.2. 使用TensorFlow进行模型训练
10.1.3. TensorFlow中的图操作

10.2. TensorFlow和NumPy

10.2.1. 用于TensorFlow的NumPy计算环境
10.2.2. 在TensorFlow中使用NumPy数组
10.2.3. 用于TensorFlow图形的NumPy运算

10.3. 训练模型和算法定制

10.3.1. 使用TensorFlow构建自定义模型
10.3.2. 训练参数管理
10.3.3. 使用优化技术进行训练

10.4. TensorFlow函数和图形

10.4.1. 使用TensorFlow的功能
10.4.2. 使用图表来训练模型
10.4.3. 利用TensorFlow操作优化图形

10.5. 使用TensorFlow加载和预处理数据

10.5.1. 使用TensorFlow加载数据集
10.5.2. 使用TensorFlow进行数据预处理
10.5.3. 使用TensorFlow工具进行数据操作

10.6. tfdata应用程序接口

10.6.1. 使用tfdataAPI进行数据处理
10.6.2. 使用tfdata构建数据流
10.6.3. 使用tfdataAPI训练模型

10.7. TFRecord格式

10.7.1. 使用TFRecord API进行数据序列化
10.7.2. 使用TensorFlow加载TFRecord文件
10.7.3. 使用TFRecord文件进行模型训练

10.8. Keras预处理层

10.8.1. 使用Keras预处理API
10.8.2. 使用Keras构建预pipelined管道
10.8.3. 使用 Keras 预处理 API 进行模型训练

10.9. TensorFlow数据集项目

10.9.1. 使用TensorFlow 数据集 加载数据
10.9.2. 使用TensorFlow Datasets进行数据预处理
10.9.3. 使用 TensorFlow 数据集 训练模型

10.10. 使用TensorFlow构建深度学习应用程序

10.10.1. 实际应用
10.10.2. 使用 TensorFlow构建 深度学习 应用程序
10.10.3. 使用TensorFlow进行模型训练
10.10.4. 使用应用程序预测结果

模块 11.使用卷积神经网络的深度计算机视觉

11.1. 视觉皮层架构

11.1.1. 视觉皮层的功能
11.1.2. 计算机视觉理论
11.1.3. 图像处理模型

11.2. 卷积层

11.2.1. 卷积中权重的重用
11.2.2. D 卷积
11.2.3. 激活函数

11.3. 池化层以及使用Keras实现池化层

11.3.1. Pooling和Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Pooling类型

11.4. CNN 架构

11.4.1. VGG-架构
11.4.2. AlexNet架构
11.4.3. ResNet架构

11.5. 使用Keras实现CNNResNet

11.5.1. 权重初始化
11.5.2. 输入层定义
11.5.3. 输出定义

11.6. 使用预训练的Keras模型

11.6.1. 预训练模型的特点
11.6.2. 预训练模型的用途
11.6.3. 预训练模型的优点

11.7. 用于迁移学习的预训练模型

11.7.1. 迁移学习
11.7.2. 迁移学习过程
11.7.3. 迁移学习的优点

11.8. 深度计算机视觉中的分类和定位

11.8.1. 图像分类
11.8.2. 定位图像中的对象
11.8.3. 物体检测

11.9. 物体检测和物体跟踪

11.9.1. 物体检测方法
11.9.2. 对象跟踪算法
11.9.3. 追踪技术

11.10. 语义分割

11.10.1. 语义分割的深度学习
11.10.1. 边缘检测
11.10.1. 基于规则的分割方法

模块 12.用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

12.1. 使用RNN生成文本

12.1.1. 训练RNN进行文本生成
12.1.2. 使用RNN生成自然语言
12.1.3. RNN的文本生成应用

12.2. 创建训练数据集

12.2.1. 训练RNN的数据准备
12.2.2. 存储训练数据集
12.2.3. 数据清理和转换
12.2.4. 情绪分析

12.3. 使用RNN对意见进行分类

12.3.1. 检测评论中的主题
12.3.2. 使用Deep Learning算法进行情感分析

12.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络

12.4.1. 训练用于机器翻译的RNN
12.4.2. 使用encoder-decoder器网络进行机器翻译
12.4.3. 使用RNN提高机器翻译准确性

12.5. 注意力机制

12.5.1. 关怀机制在RNN中的应用
12.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性
12.5.3. 神经网络中注意力机制的优点

12.6. Transformer模型

12.6.1. 使用Transformers模型进行自然语言处理
12.6.2. Transformers 模型在视觉中的应用
12.6.3. Transformers模型的优点

12.7. Transformers视觉

12.7.1. 使用Transformers模型实现视觉
12.7.2. 图像数据预处理
12.7.3. 为视觉训练 变形金刚 模型

12.8. 拥抱脸 变形金刚 书架

12.8.1. 使用Hugging FaceTransformer库
12.8.2. 抱抱脸的 变形金刚图书馆应用程序
12.8.3. 抱抱脸 变形金刚图书馆的优势

12.9. 其他Transformer库比较

12.9.1. 不同Transformers库之间的比较
12.9.2. 使用其他Transformers库
12.9.3. 其他Transformers库的优点

12.10. 使用RNN和Attention开发NLP应用程序。实际应用

12.10.1. 利用RNN和注意力开发自然语言处理应用程序
12.10.2. 在实施过程中使用RNN，护理机制和 Transformers 模型
12.10.3. 实际应用评价

模块 13.自动编码器, GAN 和扩散模型

13.1. 高效的数据表示

13.1.1. 降维
13.1.2. 深度学习
13.1.3. 紧凑的表示

13.2. 使用不完全线性自动编码器执行PCA

13.2.1. 训练过程
13.2.2. Python中的实现
13.2.3. 测试数据的使用

13.3. 堆叠式自动编码器

13.3.1. 深度神经网络
13.3.2. 编码架构的构建
13.3.3. 使用正则化

13.4. 卷积自动编码器

13.4.1. 卷积模型设计
13.4.2. 训练卷积模型
13.4.3. 评估结果

13.5. 去噪自动编码器

13.5.1. 过滤器应用
13.5.2. 编码模型设计
13.5.3. 使用正则化技术

13.6. 分散自动编码器

13.6.1. 提高编码效率
13.6.2    最小化参数数量
13.6.3. 使用正则化技术

13.7. 变分自动编码器

13.7.1. 使用变分优化
13.7.2. 无监督深度学习
13.7.3. 深层潜在表征

13.8. 时尚MNIST图像的生成

13.8.1. 模式识别
13.8.2. 影像学
13.8.3. 深度神经网络训练

13.9. 生成对抗网络和扩散模型

13.9.1. 从图像生成内容
13.9.2. 数据分布建模
13.9.3. 使用对抗性网络

13.10.模型实现

13.10.1. 实际应用
13.10.2. 模型的实施
13.10.3. 使用真实数据
13.10.4. 评估结果

模块 14.生物启发式计算 

14.1. 仿生计算简介

14.1.1. 仿生计算简介

14.2. 社会适应算法

14.2.1. 基于蚁群的仿生计算
14.2.2. 蚁群算法的变体
14.2.3. 粒子云计算

14.3. 遗传算法

14.3.1. 总体结构
14.3.2. 主要算子的实现

14.4. 遗传算法的空间探索-开发策略

14.4.1. CHC算法
14.4.2. 多模式问题

14.5. 进化计算模型（一）

14.5.1. 进化策略
14.5.2. 进化编程
14.5.3. 基于差分进化的算法

14.6. 进化计算模型（二）

14.6.1. 基于分布估计(EDA)的演化模型
14.6.2. 遗传编程

14.7. 进化规划应用于学习问题

14.7.1. 基于规则的学习
14.7.2. 实例选择问题中的进化方法

14.8. 多目标问题

14.8.1. 支配的概念
14.8.2. 进化算法在多目标问题中的应用

14.9. 神经网络 （一）

14.9.1. 神经网络简介
14.9.2. 神经网络的实际例子

14.10. 神经网络（二）

14.10.1. 神经网络在医学研究中的用例
14.10.2. 神经网络在经济学中的使用案例
14.10.3. 神经网络在计算机视觉中的使用案例

模块 15.人工智能：战略与应用 

15.1. 金融服务

15.1.1. 人工智能 (IA) 对金融服务的影响。机遇与挑战 
15.1.2. 使用案例 
15.1.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.1.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.2. 人工智能对医疗保健服务的影响

15.2.1. 人工智能对医疗保健领域的影响机遇与挑战 
15.2.2. 使用案例

15.3. 与在医疗服务中使用人工智能相关的风险

15.3.1. 使用人工智的相关潜在风险
15.3.2. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.4. 零售 

15.4.1. 人工智能对RetIAl业的影响机遇与挑战 
15.4.2. 使用案例 
15.4.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.4.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.5. 行业

15.5.1. 人工智能对工业的影响。机遇与挑战
15.5.2. 使用案例

15.6. 在工业中使用人工智能的潜在风险

15.6.1. 使用案例
15.6.2. 使用人工智的相关潜在风险
15.6.3. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.7. 公共行政 

15.7.1. 人工智能对公共行政的影响。机遇与挑战
15.7.2. 使用案例 
15.7.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.7.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.8. 教育 

15.8.1. 人工智能对教育的影响。机遇与挑战
15.8.2. 使用案例 
15.8.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.8.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.9. 林业和农业 

15.9.1. 人工智能对林业和农业的影响 机遇与挑战 
15.9.2. 使用案例
15.9.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.9.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.10. 人力资源 

15.10.1. 人工智能人力资源的影响。机遇与挑战
15.10.2. 使用案例 
15.10.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.10.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

模块 16.诊断成像中的人工智能创新 

16.1. IBM Watson Imaging Clinical Review诊断成像中的人工智能技术和工具

16.1.1. 领先的医学图像分析软件平台
16.1.2. 放射学专用深度学习工具
16.1.3. 硬件创新加速图像处理
16.1.4. 人工智能系统在基础设施中的集成现有医院

16.2. 使用DeepMind AI解读医学图像进行乳腺癌分析的统计方法和算法

16.2.1. 图像分割算法
16.2.2. 医学图像中的分类和检测技术
16.2.3. 卷积神经网络在放射学中的应用
16.2.4. 降噪和图像质量改善方法

16.3. 使用 Google Cloud Healthcare API进行诊断成像的实验设计和结果分析

16.3.1. 人工智能算法验证协议的设计
16.3.2. 比较人工智能性能的统计方法 和放射科医生
16.3.3. 人工智能测试的多中心研究配置
16.3.4. 功效测试结果的解释和呈现

16.4. 检测低分辨率图像中的细微图案

16.4.1. 人工智能用于神经退行性疾病的早期诊断
16.4.2. 人工智能在介入心脏病学中的应用
16.4.3. 使用人工智能优化图像拍摄协议

16.5. 生物医学图像分析与处理

16.5.1. 改善自动解释的预处理技术
16.5.2. 组织学图像中的纹理和图案分析
16.5.3. 从超声图像中提取临床特征
16.5.4. 临床研究中纵向图像分析的方法

16.6. 使用 OsiriX MD 进行诊断成像的高级数据可视化

16.6.1. 开发用于探索3D图像的图形界面
16.6.2. 用于可视化医学图像时间变化的工具
16.6.3. 用于解剖学教学的增强现实技术
16.6.4. 外科手术实时可视化系统

16.7. 使用 Nuance PowerScribe 360​​ 进行医学图像文档和报告中的自然语言处理

16.7.1. 自动生成放射报告
16.7.2. 从电子病历中提取相关信息
16.7.3. 影像学与临床表现相关性的语义分析
16.7.4. 基于文本描述的图像搜索和检索工具

16.8. 医学图像异构数据的整合与处理 

16.8.1. 用于完整诊断的成像模态融合
16.8.2. 图像分析中实验室和遗传数据的整合
16.8.3. 用于管理大量图像数据的系统
16.8.4. 标准化多个datasets集的策略

16.9. 神经网络在 Zebra Medical Vision 医学图像解读中的应用

16.9.1. 使用生成网络创建合成医学图像
16.9.2. 用于肿瘤自动分类的神经网络
16.9.3. 用于功能图像时间序列分析的Deep Learning
16.9.4. 预训练模型在特定医学图像数据集上的适应

16.10. 使用IBM Watson Oncology进行预测建模及其对诊断成像的影响

16.10.1. 癌症患者风险评估的预测模型
16.10.2. 用于监测慢性病的预测工具
16.10.3. 使用医学成像数据进行生存分析
16.10.4. 使用Machine Learning技术预测疾病进展模块 17.研究和分析中的先进人工智能应用医学影像

17.1. 通过Flatiron Health在医学图像中使用人工智能设计和执行观察研究

17.1.1. 观察性研究中人群选择的标准 人工智能
17.1.2. 控制影像研究中混杂变量的方法
17.1.3. 观察性研究的长期随访策略
17.1.4. 人工智能模型的结果分析和验证在真实的临床环境中

17.2. 使用Arterys Cardio AI验证和校准图像解释中的AI模型

17.2.1. 应用于诊断成像模型的交叉验证技术
17.2.2. 人工智能预测中概率的校准方法
17.2.3. 评估的绩效标准和精确度指标人工智能
17.2.4. 在不同人群和条件下实施稳健性测试

17.3. 将图像数据与其他生物医学来源集成的方法

17.3.1. 改善图像解释的数据融合技术
17.3.2. 联合分析图像和基因组数据以进行准确诊断
17.3.3. 将临床和实验室信息集成到系统中人工智能
17.3.4. 开发用户界面以便集成多学科数据的可视化。

17.4. 使用Enlitic Curie进行多学科研究中的医学图像数据

17.4.1. 跨学科合作以进行图像的高级分析
17.4.2. 将其他领域的人工智能技术应用于影像诊断
17.4.3. 在大规模和异构数据管理中的挑战与解决方案
17.4.4. 成功的多学科应用案例研究

17.5. 针对医学图像的深度学习算法与Aidoc

17.5.1. 针对特定图像开发神经网络架构
17.5.2. 医学图像模型的超参数优化
17.5.3. 迁移学习及其在放射学中的适用性

17.6. 深度模型学习的特征解释与可视化的挑战

17.6.1. 通过Viz.ai自动化优化医学图像的解释
17.6.2. 自动化诊断流程以提高操作效率
17.6.3. 异常检测中的早期预警系统
17.6.4. 通过人工智能工具减轻放射科医生的工作负担
17.6.5. 自动化对诊断准确性和速度的影响

17.7. 影像诊断中的计算机模拟与建模

17.7.1. 用于训练和验证人工智能算法的模拟
17.7.2. 疾病建模及其在合成图像中的表示
17.7.3. 使用模拟进行治疗和手术规划
17.7.4. 实时图像处理的计算技术进展

17.8. 虚拟现实与增强现实在医学图像可视化与分析中的应用

17.8.1. 用于影像诊断教育的虚拟现实应用
17.8.2. 在影像引导的外科手术中使用增强现实
17.8.3. 用于治疗规划的高级可视化工具
17.8.4. 开发沉浸式界面以审查放射学研究

17.9. 应用于影像诊断的数据挖掘工具与Radiomics

17.9.1. 医学图像大库数据提取技术
17.9.2. 在图像数据集中应用模式分析
17.9.3. 通过图像数据挖掘识别生物标志物
17.9.4. 将数据挖掘与机器学习整合用于临床发现

17.10. 使用Oncimmune进行生物标志物的开发与验证

17.10.1. 在各种疾病中识别图像生物标志物的策略
17.10.2. 图像生物标志物的临床验证以供诊断使用
17.10.3. 图像生物标志物对个性化治疗的影响
17.10.4. 通过人工智能检测和分析生物标志物的新兴技术

模块 18通过人工智能实现医疗诊断的定制和自动化

18.1. 人工智能在基因组测序中的应用以及与织物基因组学成像结果的关联

18.1.1. 用于基因组与影像数据整合的人工智能技术
18.1.2. 用于将基因变异与影像中可见病理相关联的预测模型
18.1.3. 自动分析序列及其在图像中的表示的算法开发
18.1.4. 基因组学与影像学融合的临床影响案例研究

18.2. PathAI在生物医学图像详细分析中的人工智能进展

18.2.1. 细胞级别图像处理与分析技术的创新
18.2.2. 人工智能在显微镜图像分辨率提升中的应用
18.2.3. 专门用于检测亚显微结构模式的Deep Learning算法
18.2.4. 人工智能进展对生物医学研究与临床诊断的影响

18.3. Butterfly Network在医学图像采集与处理中的自动化

18.3.1. 优化图像采集参数的自动化系统
18.3.2. 人工智能在影像设备管理与维护中的应用
18.3.3. 在医疗手术中实时处理图像的算法
18.3.4. 医院与诊所中自动化系统实施的成功案例

18.4. Tempus AI通过人工智能与精准医学实现诊断个性化

18.4.1. 基于基因与影像档案的个性化诊断人工智能模型
18.4.2. 在治疗规划中整合临床与影像数据的策略
18.4.3. 通过人工智能对临床结果的精准医学影响
18.4.4. 个性化医学实施中的伦理与实践挑战

18.5. Caption Health的人工智能辅助诊断创新

18.5.1. 新型人工智能工具的开发以早期检测疾病
18.5.2. 用于复杂病理解释的人工智能算法进展
18.5.3. 将人工智能辅助诊断整合到日常临床实践中
18.5.4. 医疗专业人员对人工智能诊断的有效性与接受度评估

18.6. DayTwo AI在微生物组图像分析中的人工智能应用

18.6.1. 微生物组研究中图像分析的人工智能技术
18.6.2. 将微生物组图像数据与健康指标相关联
18.6.3. 微生物组发现对治疗决策的影响
18.6.4. 微生物组图像标准化与验证的挑战

18.7. AliveCor利用wearables改善诊断图像的解释

18.7.1. 将wearables数据与医学图像整合以实现完整诊断
18.7.2. 用于分析连续数据及其在图像中的表示的人工智能算法
18.7.3. 用于健康监测的wearables 技术创新
18.7.4. 通过wearables与影像诊断改善生活质量的案例研究

18.8. 通过人工智能管理临床试验中的诊断图像数据

18.8.1. 用于高效管理大量影像数据的人工智能工具
18.8.2. 确保多中心研究中数据质量与完整性的策略
18.8.3. 在临床试验中进行预测分析的人工智能应用
18.8.4. 全球试验中影像协议标准化的挑战与机遇

18.9. 通过先进的人工智能诊断辅助治疗与疫苗开发

18.9.1. 使用人工智能设计基于影像与临床数据的定制治疗
18.9.2. 在影像诊断支持下加速疫苗开发的人工智能模型
18.9.3. 通过影像跟踪评估治疗效果
18.9.4. 人工智能对新疗法开发时间与成本降低的影响

18.10. ImmunoMind在免疫学与免疫反应研究中的人工智能应用

18.10.1. 与免疫反应相关图像解释的人工智能模型
18.10.2. 影像学数据与免疫分析整合以实现精准诊断
18.10.3. 用于自身免疫疾病的影像生物标志物开发
18.10.4. 通过人工智能实现免疫治疗定制的进展

模块 19.医学影像中的大数据和预测分析

19.1. 影像诊断中的大数据：概念与工具（GE Healthcare Edison）

19.1.1. 应用于影像学的大数据基础
19.1.2. 管理大量图像数据的技术工具与平台
19.1.3. 影像学中大数据集成与分析的挑战
19.1.4. 大数据在影像诊断中的应用案例

19.2. 使用IBM Watson Imaging在生物医学图像记录中的数据挖掘

19.2.1. 用于识别医学图像中模式的先进数据挖掘技术
19.2.2. 在大型图像数据库中提取相关特征的策略
19.2.3. 在图像记录中应用聚类与分类技术
19.2.4. 数据挖掘对改善诊断与治疗的影响

19.3. Google DeepMind Health在图像分析中的机器学习算法

19.3.1. 医学图像有监督和无监督算法的开发
19.3.2. 机器学习识别技术的创新疾病模式
19.3.3. 深度学习在细分和分类中的应用图像数量
19.3.4. 评估临床研究中机器学习算法的有效性和准确性

19.4. 预测分析技术应用于预测肿瘤学诊断成像

19.4.1. 从图像中早期识别疾病的预测模型
19.4.2. 使用预测分析来监测和评估治疗
19.4.3. 整合临床和影像数据以丰富预测模型
19.4.4. 在临床实践中实施预测技术的挑战

19.5. 基于蓝点图像的流行病学人工智能模型

19.5.1. 通过图像人工智能在疫情分析中的应用
19.5.2. 通过成像技术可视化的疾病传播模型
19.5.3. 流行病学数据与影像学结果之间的相关性
19.5.4. 人工智能对流行病研究和控制的贡献

19.6. 从图像中分析生物网络和疾病模式

19.6.1. 网络理论在图像分析中的应用以了解病理
19.6.2. 模拟图像中可见生物网络的计算模型
19.6.3. 整合图像分析和分子数据来绘制疾病图谱
19.6.4. 这些分析对定制疗法开发的影响

19.7. 基于图像的临床预后工具的开发

19.7.1. 从诊断图像用于预测临床演变的人工智能工具
19.7.2. 自动预测报告生成方面的进步
19.7.3. 临床系统中预后模型的整合
19.7.4. 基于人工智能的预后工具的验证和临床接受

19.8. 使用 Tableau 进行复杂数据的高级可视化和通信

19.8.1. 图像数据多维表示的可视化技术
19.8.2. 用于探索大型图像数据集的交互式工具
19.8.3. 通过可视化有效传达复杂发现的策略
19.8.4. 高级可视化对医学教育和决策的影响

19.9. 大数据管理中的数据安全和挑战

19.9.1. 保护大量医学影像数据的安全措施
19.9.2. 大规模图像数据管理的隐私和伦理挑战
19.9.3. 健康大数据安全管理技术解决方案
19.9.4. 有关安全漏洞及其解决方法的案例研究

19.10. 生物医学 大数据 的实际应用和案例研究

19.10.1. 大数据在疾病诊断和治疗中的成功应用实例
19.10.2. 大数据在卫生系统中整合的案例研究
19.10.3. 生物医学领域大数据项目的经验教训
19.10.4. 医学大数据的未来方向和潜力

模块 20.诊断成像中人工智能的伦理和法律问题

20.1. 人工智能在诊断成像中应用的伦理和算法工具包

20.1.1. 使用人工智能进行诊断的基本伦理原则
20.1.2. 算法偏差的管理及其对诊断公平性的影响
20.1.3. 诊断人工智能时代的知情同意
20.1.4. 人工智能技术国际实施中的道德挑战

20.2. 通过Compliance.ai将人工智能应用于医学图像的法律和监管考虑

20.2.1. 诊断成像中人工智能的现行监管框架
20.2.2. 遵守隐私和数据保护法规
20.2.3. 健康领域人工智能算法的验证和认证要求
20.2.4. 人工智能诊断错误的法律责任

20.3. 知情同意和使用临床数据的伦理问题

20.3.1. 审查适应人工智能的知情同意流程
20.3.2. 关于在医疗保健中使用人工智能的患者教育
20.3.3. 使用临床数据进行人工智能培训的透明度
20.3.4. 基于人工智能的决策尊重患者自主权

20.4. 人工智能和临床研究中的责任

20.4.1. 使用人工智能进行诊断的职责分配
20.4.2. 人工智能错误对临床实践的影响
20.4.3. 与使用人工智能相关的风险的保险和承保范围
20.4.4. 管理人工智能相关事件的策略

20.5. 人工智能对公平性和获得医疗保健的影响 AI for Good

20.5.1. 评估人工智能对医疗服务分配的影响
20.5.2. 保证公平获取人工智能技术的策略
20.5.3. 人工智能作为减少健康差距的工具
20.5.4. 资源有限环境下人工智能实施案例研究

20.6. 利用Duality SecurePlus保护研究项目中的隐私和数据

20.6.1. 确保人工智能项目中数据机密性的策略
20.6.2. 患者数据匿名化的先进技术
20.6.3. 保护个人数据的法律和道德挑战
20.6.4. 安全漏洞对公众信任的影响

20.7. 绿色算法的人工智能和生物医学研究的可持续性

20.7.1. 利用人工智能提高效率和可持续性在研究中
20.7.2. 健康领域人工智能技术的生命周期评估
20.7.3. 人工智能技术基础设施对环境的影响
20.7.4. 人工智能开发和部署的可持续实践

20.8. 使用 IBM AI Fairness 360 对临床领域的人工智能模型进行审计和解释

20.8.1. 定期审核人工智能算法的重要性
20.8.2. 提高人工智能模型可解释性的技术
20.8.3. 向患者和医生传达基于人工智能的决策面临的挑战
20.8.4. 关于人工智能算法透明度的规定 在医疗保健领域的应用

20.9. 通过Hindsait在临床人工智能领域的创新创业

20.9.1. 健康人工智能技术初创公司的机会
20.9.2. 公共和私营部门在人工智能开发方面的合作
20.9.3. 健康监管环境中企业家面临的挑战
20.9.4. 临床人工智能创业的成功案例和学习

20.10. 与全球基因组学与健康联盟 GA4GH 开展国际临床研究合作的伦理考虑

20.10.1. 国际人工智能项目中的道德协调
20.10.2. 国际合作中文化和监管差异的管理
20.10.3. 公平纳入全球研究的策略
20.10.4. 数据交换的挑战与解决方案

"一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"