PyTorch【深度学习】开发医学影像端到端判别项目,企业级的深度学习项目
医学影像深度学习实战
编辑点评
深入浅出,从基础知识到项目实战,助力医学影像深度学习应用。
⭐ 编辑推荐
本课程以PyTorch框架为基础,通过医学影像端到端判别项目,系统学习深度学习在医学领域的应用。
课程亮点
• PyTorch深度学习框架
• 医学影像端到端判别项目
• 实战性强
课程目录
📁 第01阶段 课程简介 1-1课程导学2249_ev.mp4 1-2深度学习如何影响生活1333_ev.mp4 1-3常用深度学习框架1738_ev.mp4 📁 第02阶段 课程内容整体规划 2-1环境安装与配置1319_ev.vep 2-2使用预训练的ResNet网络给图片分类一1610_ev.vep 2-3使用预训练的ResNet网络给图片分类二0845_ev.vep 2-4使用预训练的GAN网络把马变成斑马1716_ev.vep 📁 第03阶段 PyTorch项目热身实践 3-1工业级数据挖掘流程一2359_ev.vep 3-2工业级数据挖掘流程二2130_ev.vep 3-3课程重难点技能分布0515_ev.vep 3-4课程实战项目简介0700_ev.vep 📁 第04阶段 PyTorch基础知识必备-张量 4-1什么是张量1407_ev.mp4 4-2张量的获取与存储一1635_ev.mp4 4-3张量的获取与存储二1540_ev.mp4 4-4张量的基本操作一0830_ev.mp4 4-5张量的基本操作二1604_ev.mp4 4-6张量中的元素类型0656_ev.mp4 4-7张量的命名0832_ev.mp4 4-8把张量传递到GPU中进行运算0607_ev.mp4 4-9张量的底层实现逻辑一1942_ev.mp4 4-10张量的底层实现逻辑二1335_ev.mp4 📁 第05阶段 PyTorch如何处理真实数据 📁 第06阶段 神经网络理念解决温度计转换 📁 第07阶段 使用神经网络区分小鸟和飞机图像 📁 第08阶段 项目实战一:理解业务与数据 📁 第09阶段 项目实战二:模型训练与优化 📁 第10阶段 项目实战三:实现端到端的模型预测 📁 第11阶段 课程总结与面试问题
适合人群
- 深度学习爱好者
- 医学影像领域从业者
- 人工智能工程师
学习收获
掌握PyTorch基础知识
熟悉医学影像深度学习应用
提升项目实战能力
祝您学习愉快!
学有所成,前程似锦!






