ChatGPT等AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

  培訓(xùn)講師:葉梓

講師背景:
葉梓老師葉梓,工學(xué)博士,高級(jí)工程師。現(xiàn)某大型上市企業(yè)資深技術(shù)專家。2005年上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士畢業(yè),在校期間的主研方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。畢業(yè)后即進(jìn)入軟件行業(yè)從事信息化技術(shù)相關(guān)工作;負(fù)責(zé)或參與了多項(xiàng)、省市級(jí)人工智能及大數(shù) 詳細(xì)>>

葉梓
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ChatGPT等AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用詳細(xì)內(nèi)容

ChatGPT等AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

ChatGPT等AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
背景與基礎(chǔ)知識(shí)
- 生成式人工智能(AIGC)概念
- ChatGPT歷史與發(fā)展
ChatGPT在醫(yī)療科研領(lǐng)域的基礎(chǔ)應(yīng)用
- 基于ChatGPT的科研工作
- 用ChatGPT實(shí)現(xiàn)摘要、總結(jié)、綜述
- 如何一小時(shí)之內(nèi)編寫一篇論文
- 提示詞工程
ChatGPT模型背后的NLP基礎(chǔ)知識(shí)
- 深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)
- MLP與CNN、RNN
- 特殊字符、分詞與停用詞處理技術(shù)
- 詞向量與Embedding
Transformer基礎(chǔ)
- 需要的僅僅是“注意力”
- Transformer中的block
- 多頭自注意力機(jī)制
- 位置編碼
- 解碼器的構(gòu)造
- BERT與GPT等NLP模型
初代GPT
- 獨(dú)角獸的威力
- GPT的內(nèi)部架構(gòu)
- 基于Transformer的改造
- 自注意力機(jī)制的改進(jìn)
chatGPT的原理介紹
1、指示學(xué)習(xí)與InstructGPT2、相關(guān)數(shù)據(jù)集
3、有監(jiān)督微調(diào)(SFT)
4、從人類反饋中RL的思路
5、獎(jiǎng)勵(lì)建模(RM)
6、運(yùn)用PPO改進(jìn)
結(jié)合RAG框架的ChatGPT在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
- 基于LangChain的醫(yī)學(xué)知識(shí)問答
- 基于LangChain文獻(xiàn)內(nèi)容檢索
學(xué)習(xí)LangChain所需的知識(shí)儲(chǔ)備
1、詞嵌入與語義空間
2、高維向量的快速模糊匹配
3、局部敏感哈希(LSH)
4、向量數(shù)據(jù)庫
LangChain的原理
1、大模型利用的難點(diǎn)與痛點(diǎn)
2、Langchain的基本思路
3、關(guān)鍵組件
進(jìn)階的RAG技巧
1、分塊與embedding
2、搜索索引
3、重排序與過濾
4、查詢轉(zhuǎn)換
基于微調(diào)訓(xùn)練的ChatGPT在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
- ChatGPT用于問診
- 基于ChatGPT開展流調(diào)工作
- 構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)圖譜
人工智能實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建
- 機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境與深度學(xué)習(xí)環(huán)境
- Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具庫介紹
- GPU與cuda- 深度學(xué)習(xí)框架:TensorFlow與PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階與評(píng)估
- 機(jī)器學(xué)習(xí)流程與特征工程
- 模型評(píng)估指標(biāo)與交叉驗(yàn)證
- 可解釋性分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的重要性
ChatGLM部署
1、ChatGLM3-6B介紹
2、ChatGLM3搭建流程
3、應(yīng)用場(chǎng)景(工具調(diào)用、代碼執(zhí)行)
4、權(quán)重量化
ChatGLM3原理
1、Code Interpreter
2、多模態(tài)CogVLM3、WebGLM搜索增強(qiáng)
微調(diào)大模型
1、基于chatGLM的微調(diào)
2、LoRA3、Prefix Tuning
4、P-Tuning
5、Prompt Tuning
6、freeze
7、構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
其他AI應(yīng)用:醫(yī)學(xué)圖像、影像分析的實(shí)踐
- 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理
- 處理醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)(DICOM)
- AI在診斷前列腺腫瘤中的應(yīng)用
- 智能化病理讀片
- 自動(dòng)實(shí)現(xiàn)血常規(guī)分析中細(xì)胞計(jì)數(shù)
醫(yī)學(xué)圖像、影像分析所需的人工智能知識(shí)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
- Alexnet- 從VGG到GoogLenet- 模型退化與ResNet- DenseNet、efficientnet- R-CNN
- SPPNET(全圖卷積、SPP層)
- Fast-RCNN與Faster-RCNN

 

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人工智能技術(shù)詳解【課程內(nèi)容】本課程包含大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)?!菊n程時(shí)長】7天(7小時(shí)/天)【課程對(duì)象】理工科本科及以上,且至少了解一門編程語言。【課程大綱】(培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整)時(shí)間內(nèi)容案例實(shí)踐與練習(xí)Day1上午準(zhǔn)備工作準(zhǔn)備工作1.概念與術(shù)語2.Python(Anaconda)的安裝3.Pycharm

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人工智能之最新自然語言處理技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)課程介紹:自然語言處理(簡稱NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能研究的一個(gè)重要方向,研究計(jì)算機(jī)和理解和運(yùn)用人類語言進(jìn)行交互的問題,它是集語言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)于一體的綜合學(xué)科。本課程主要介紹了NLP中的常用知識(shí)點(diǎn):分詞、詞法分析、句法分析、向量化方法、經(jīng)典的NLP機(jī)器學(xué)習(xí)算法,還重點(diǎn)介紹了NLP中最近兩年來基于大規(guī)模語

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