1.Python 編程

一、核心知識點列表：

1，Python 環(huán)境搭建

2，Python 數(shù)據(jù)類型

3，Python 流程控制

4，Python 函數(shù)的應(yīng)用

5，Python 面向?qū)ο缶幊?/p>

6，Python 文件讀寫和目錄操作

7，Python 異常處理

8，Python 包和模塊

9，Python 核心的第三方模塊

2.Python 醫(yī)學(xué)圖像處理

一、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)預(yù)處理：

1，PyDicom 庫的安裝和基本用法

2，DR 影像的讀取、解析、顯示

3，CT 影像的讀取、解析、顯示

4，PET 影像的讀取、解析、顯示

3.深度學(xué)習(xí) PyTorch 框架

一、核心知識點列表：

1，深度學(xué)習(xí)的基本概念，通用架構(gòu)

2，梯度下降優(yōu)化算法

3，PyTorch 的選型和安裝

4，張量的定義、屬性、點對點計算

5，向量和矩陣計算

6，層的定義和使用

7，批量化打包數(shù)據(jù)

8，模型定義和測試

9，模型的保存和加載

10，損失函數(shù)

11，優(yōu)化器

12，完整深度學(xué)習(xí)案例

4.深度學(xué)習(xí)智能影像診斷算法

一、圖像分類算法（診斷是否有?。?/p>

1，圖像分類算法概述

2，LeNet 算法

3，AlexNet 算法

4，VggNet 算法

5，ResNet 算法

6，EfficientNet 算法 7，影像智能診斷項目實戰(zhàn)【1】

二、目標(biāo)檢測算法（檢測病變區(qū)域）

1，目標(biāo)檢測算法概述；

2，SSD 系列目標(biāo)檢測算法

3，YOLO 系列目標(biāo)檢測算法 4，影像智能診斷項目實戰(zhàn)【2】

三、圖像分割算法（分割病變區(qū)域）

1，圖像分割算法概述

2，U-Net 系列語義分割算法

3，DeepLab 系列語義分割算法

4，YOLOv8 實例分割算法 5，影像智能診斷項目實戰(zhàn)【3】

四、智能診斷實戰(zhàn)案例：

1，CT 智能診斷實戰(zhàn)案例 2，MRI 智能診斷實戰(zhàn)案例

3，ECG 智能診斷實戰(zhàn)案例

5.醫(yī)療大模型及智能問診平臺

一、自然語言處理概述

1，自然語言時序與數(shù)據(jù)的特征

2，Simple RNN

3，LSTM

4，GRU

5，自然語言處理的算法設(shè)計范式

二、生成類算法

1，Seq2Seq 算法

2，RNN?智能在線問診項目實戰(zhàn)

三、Transformer 算法

1，Transformer 整體架構(gòu)剖析

2，Transformer 智能在線問診項目實戰(zhàn)

四、大模型概述

1，大模型的定義

2，大模型的發(fā)展歷程

3，大模型的優(yōu)劣勢

4，大模型的基本原理

五、ChatGLM 算法原理

1，GLM 論文解讀

2，GLM 原理分析

3，ChatGLM3 實操演示

六、主流大模型概覽和體驗

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 框架學(xué)習(xí)

1，LangChain 框架的設(shè)計理念

2，LangChain 框架的六大核心概念和組件

3，LangChain 框架的實戰(zhàn)應(yīng)用

八、項目實戰(zhàn)：構(gòu)建自己的醫(yī)療大模型智能問診平臺

1，醫(yī)療大模型智能問診平臺的整體技術(shù)架構(gòu)

2，醫(yī)療大模型智能問診平臺的硬件環(huán)境

3，準(zhǔn)備私有醫(yī)療知識庫

4，向量數(shù)據(jù)庫的選擇和使用

5，LangChain 框架的使用

6，開源大模型的選擇

7，開源大模型的微調(diào)

8，系統(tǒng)搭建和落地

9，項目落地問題總結(jié)和互動問答

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疑難解答、分組討論；

學(xué)后交流、微信群、QQ群建立；