欢迎来到“使用 Python 和 Keras 学习 3D 图像分类”课程。在这个全面的实践课程中，您将学习如何构建一个强大的3D 卷积神经网络 (CNN)来对 CT 扫描进行分类。通过在TensorFlow中使用Google Colab平台、Python和Keras，您将能够有效地分析医学图像并预测计算机断层扫描 (CT) 扫描中是否存在病毒性肺炎。
医学影像在疾病诊断中起着至关重要的作用，本课程将为您提供必要的技能和技巧，让您在该领域脱颖而出。您将能够应对现实世界的挑战，并在3D 图像分类和深度学习方面打下坚实的基础。对于医疗保健专业人士、数据科学家和任何希望提高 AI 技能的人来说，这是一个绝佳的机会。
在本课程结束时，您将完全了解如何使用 Python 和 Keras 对 3D 图像进行分类。您将拥有一个可以向潜在雇主展示的投资组合项目，并能够自信地将您的技能应用到专业环境中。本课程采用清晰简洁的方法，旨在在尽可能短的时间内最大限度地发挥您的学习潜力。
立即注册，迈出 3D 图像分类和 AI 职业生涯的第一步。快乐学习！
Published 4/2023
Created by Karthik K
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 31 Lectures ( 1h 6m ) | Size: 2.3 GB
此课程面向哪些人：
- 任何有兴趣学习 3D 图像分类和在 Google Colab 平台上使用 Python、Keras 和 TensorFlow 构建 3D 卷积神经网络的人。
- 渴望学习如何从头开发深度学习模型并希望将其知识应用于医学影像领域的 AI 爱好者。
- 有兴趣扩展其在医学成像分析领域的技能并希望从事实际项目的数据科学家和机器学习工程师。
- 医疗保健专业人员，例如放射科医生和医疗技术人员，他们有兴趣利用先进的 AI 技术来提高医学成像数据中疾病诊断的准确性。
你将会学到的
- 了解 3D 图像分类及其在医学成像中的应用，特别是在 CT 扫描中对病毒性肺炎进行分类。
- 了解如何使用 Python、Keras 和 TensorFlow 构建用于图像分类的 3D 卷积神经网络 (CNN)。
- 在预处理和准备 3D 图像以输入机器学习模型方面的实践经验。
- 了解 3D 卷积神经网络中使用的架构和参数。
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