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

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

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浠€涔堟槸寮犻噺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
4-8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！