文章主题：医学图像智能分析, AI智能问诊, 医疗大模型, 培训班
医学图像智能分析与AI智能问诊（医疗大模型）培训班
医学图像智能分析与AI智能问诊（医疗大模型）培训班
通 知
各有关单位：
在科技进步和医疗行业发展的推动下，人工智能已经在医学影像学领域展现出其无可替代的价值。作为平台支撑学科的医学影像科，将人工智能技术与自身业务相结合，已经成为了医院高效发展和高质量发展的关键所在。通过深度研究和应用人工智能技术，我们能够有效降低人力和物力的消耗，缩减患者的就诊时间，提升影像医师的工作效率，同时也能提高整个医疗系统的工作效率。
为推动我国医学图像智能分析和AI智能问诊领域的发展，中国管理科学研究院职业教育研究院与北京仕而优教育科技集团有限公司共同举办了这次专业培训。本次培训由一批经验丰富且具有创新思维的专家老师主讲，他们深入浅出地讲解了医学图像智能分析和AI智能问诊（医疗大模型）的基本知识。通过实例案例和实际操作项目的演示，学员可以更好地理解和掌握医学图像智能分析和AI智能问诊的关键技术与核心理念，从而提高自身在医疗行业的竞争优势。无论您的专业背景是医学还是计算机科学，这次培训班都能为您提供全方位的学习支持。我们采用“教、学、练”三位一体的教学模式，确保学员能够扎实掌握人工智能技术，并提升撰写SCI论文和申请科研项目的能力！
现将具体事宜通知如下：
一、组织机构
主办单位：中国管理科学研究院职业教育研究院
承办单位：北京仕而优教育科技集团有限公司
二、培训时间及形式
2024 年 1月26日-28 日 （线上 网络直播+上机实操）
2024 年 1月25日-28 日 （北京 第一天报到，授课三天）
三、培训对象
在我国各个省份、直辖市以及自治区，有一批具有丰富医学背景和临床经验的研究生、教师等医疗专业人士。他们对人工智能、深度学习以及医学领域怀有浓厚的兴趣，并渴望在智能影像诊断和医疗大模型等领域开展深入的研究和创新工作。
四、培训内容
1，Python编程
一、核心知识点列表：
1，Python环境搭建 2，Python数据类型
3，Python流程控制 4，Python函数的应用
5，Python面向对象编程 6，Python文件读写和目录操作
7，Python异常处理 8，Python包和模块
9，Python核心的第三方模块
2，Python医学图像处理
一、多模态医学影像数据预处理：
1，PyDicom库的安装和基本用法
2，DR影像的读取、解析、显示
3，CT影像的读取、解析、显示
4，PET影像的读取、解析、显示
3，深度学习PyTorch框架
一、核心知识点列表：
1，深度学习的基本概念，通用架构 2，梯度下降优化算法
3，PyTorch的选型和安装 4，张量的定义、属性、点对点计算
5，向量和矩阵计算 6，层的定义和使用
7，批量化打包数据 8，模型定义和测试
9，模型的保存和加载 10，损失函数
11，优化器 12，完整深度学习案例
4，深度学习智能影像诊断算法
一、图像分类算法（诊断是否有病）
1，图像分类算法概述
2，LeNet算法 3，AlexNet算法
4，VggNet算法 5，ResNet算法
6，EfficientNet算法 7，影像智能诊断项目实战【1】
二、目标检测算法（检测病变区域）
1，目标检测算法概述； 2，SSD系列目标检测算法
3，YOLO系列目标检测算法 4，影像智能诊断项目实战【2】
三、图像分割算法（分割病变区域）
1，图像分割算法概述 2，U-Net系列语义分割算法
3，DeepLab系列语义分割算法
4，YOLOv8实例分割算法 5，影像智能诊断项目实战【3】
四、智能诊断实战案例：
1，CT智能诊断实战案例 2，MRI智能诊断实战案例
3，ECG智能诊断实战案例
5，医疗大模型及智能问诊平台
一、自然语言处理概述
1，自然语言时序与数据的特征
2，Simple RNN 3，LSTM 4，GRU
5，自然语言处理的算法设计范式
二、生成类算法
1，Seq2Seq算法 2，RNN智能在线问诊项目实战
三、Transformer 算法
1，Transformer整体架构剖析
2，Transformer智能在线问诊项目实战
四、大模型概述
1，大模型的定义 2，大模型的发展历程
3，大模型的优劣势 4，大模型的基本原理
五、ChatGLM算法原理
1，GLM论文解读 2，GLM原理分析 3，ChatGLM3实操演示
六、主流大模型概览和体验
1，ChatGPT系列大模型 2，ChatGLM系列大模型
3，Qwen系列大模型 4，文心一言系列大模型
七、LangChain框架学习
1，LangChain框架的设计理念
2，LangChain框架的六大核心概念和组件
3，LangChain 框架的实战应用
八、项目实战：构建自己的医疗大模型智能问诊平台
1，医疗大模型智能问诊平台的整体技术架构
2，医疗大模型智能问诊平台的硬件环境
3，准备私有医疗知识库
4，向量数据库的选择和使用
5，LangChain框架的使用
6，开源大模型的选择
7，开源大模型的微调
8，系统搭建和落地
9，项目落地问题总结和互动问答
责任编辑：
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