[612] PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目 – 网盘下载构建深度学习模型,综合应用完整企业级项目

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1. 课程导学

  • 1-1 课程导学
  • 1-2 深度学习如何影响生活
  • 1-3 常用深度学习框架

2. 课程内容整体规划

  • 2-1 环境安装与配置
  • 2-2 使用预训练的ResNet网络给图片分类(一)
  • 2-3 使用预训练的ResNet网络给图片分类(二)
  • 2-4 使用预训练的GAN网络把马变成斑马

3. PyTorch项目热身实践

  • 3-1 工业级数据挖掘流程(一)
  • 3-2 工业级数据挖掘流程(二)
  • 3-3 课程重难点技能分布
  • 3-4 课程实战项目简介

4. PyTorch基础知识必备-张量

  • 4-1 什么是张量
  • 4-2 张量的获取与存储(一)
  • 4-3 张量的获取与存储(二)
  • 4-4 张量的基本操作(一)
  • 4-5 张量的基本操作(二)
  • 4-6 张量中的元素类型
  • 4-7 张量的命名
  • 4-8 把张量传递到GPU中进行运算
  • 4-9 张量的底层实现逻辑(一)
  • 4-10 张量的底层实现逻辑(二)

5. PyTorch如何处理真实数据

  • 5-1 普通二维图像的加载(一)
  • 5-2 普通二维图像的加载(二)
  • 5-3 3D图像的加载
  • 5-4 普通表格数据加载
  • 5-5 有时间序列的表格数据加载
  • 5-6 连续值、序列值、分类值的处理
  • 5-7 自然语言文本数据加载
  • 5-8 本章小结

6. 神经网络理念解决温度计转换

  • 6-1 常规模型训练的过程
  • 6-2 温度计示数转换
  • 6-3 神经网络重要概念-损失
  • 6-4 PyTorch中的广播机制
  • 6-5 神经网络重要概念-梯度
  • 6-6 神经网络重要概念-学习率
  • 6-7 神经网络重要概念-归一化
  • 6-8 使用超参数优化我们的模型效果
  • 6-9 使用PyTorch自动计算梯度
  • 6-10 使用PyTorch提供的优化器
  • 6-11 神经网络重要概念-激活函数
  • 6-12 用PyTorch的nn模块搭建神经网络
  • 6-13 构建批量训练方法
  • 6-14 使用神经网络解决温度计示数转换问题

7. 使用神经网络区分小鸟和飞机图像

  • 7-1 CIFAR-10数据集介绍
  • 7-2 为数据集实现Dataset类
  • 7-3 为模型准备训练集和验证集
  • 7-4 借助softmax方法给出分类结果
  • 7-5 分类模型常用损失之交叉熵损失
  • 7-6 全连接网络实现图像分类
  • 7-7 对全连接网络的改进之卷积网络
  • 7-8 借助PyTorch搭建卷积网络模型
  • 7-9 卷积中的数据填充方法padding
  • 7-10 使用卷积提取图像中的特定特征
  • 7-11 借助下采样压缩数据
  • 7-12 借助PyTorch搭建卷积网络
  • 7-13 训练我们的分类模型
  • 7-14 训练好的模型如何存储
  • 7-15 该用GPU训练我们的模型
  • 7-16 优化方案之增加模型宽度-width
  • 7-17 优化方案之数据正则化-normalization(一)
  • 7-18 优化方案之数据正则化-normalization(二)
  • 7-19 优化方案之数据正则化-normalization(三)
  • 7-20 优化方案之增加模型深度-depth
  • 7-21 本章小结

8. 项目实战一:理解业务与数据

  • 8-1 肺部癌症检测的项目简介
  • 8-2 CT数据是什么样子
  • 8-3 制定一个解决方案
  • 8-4 下载项目中的数据集
  • 8-5 原始数据是长什么样子的
  • 8-6 加载标注数据
  • 8-7 加载CT影像数据
  • 8-8 数据坐标系的转换
  • 8-9 编写Dataset方法
  • 8-10 分割训练集和验证集
  • 8-11 CT数据可视化实现(一)
  • 8-12 CT数据可视化实现(二)
  • 8-13 CT数据可视化实现(三)
  • 8-14 本章小结

9. 项目实战二:模型训练与优化

  • 9-1 第一个模型:结节分类
  • 9-2 定义模型训练框架
  • 9-3 初始化都包含什么内容
  • 9-4 编写数据加载器部分
  • 9-5 实现模型的核心部分
  • 9-6 定义损失计算和训练验证环节(一)
  • 9-7 定义损失计算和训练验证环节(二)
  • 9-8 在日志中保存重要信息
  • 9-9 尝试训练第一个模型
  • 9-10 借助TensorBoard绘制指标曲线
  • 9-11 新的模型评估指标:F1score
  • 9-12 实现F1Score计算逻辑
  • 9-13 数据优化方法
  • 9-14 数据重复采样的代码实现
  • 9-15 数据增强的代码实现
  • 9-16 第二个模型:结节分割
  • 9-17 图像分割的几种类型
  • 9-18 U-Net模型介绍
  • 9-19 为图像分割进行数据预处理
  • 9-20 为图像分割构建Dataset类
  • 9-21 构建训练Dataset和使用GPU进行数据增强
  • 9-22 Adam优化器和Dice损失
  • 9-23 构建训练流程
  • 9-24 模型存储、图像存储代码介绍
  • 9-25 分割模型训练及在TensorBoard中查看结果
  • 9-26 本章小结

10. 项目实战三:实现端到端的模型预测

  • 10-1 连接分割模型和分类模型
  • 10-2 新的评价指标:AUC-ROC曲线
  • 10-3 使用finetune方法构建肿瘤恶性判断模型
  • 10-4 完整的实现端到端肺部肿瘤检测
  • 10-5 使用合适的框架把模型部署上线(一)
  • 10-6 使用合适的框架把模型部署上线(二)
  • 10-7 本章小结

11. 课程总结与面试问题

  • 11-1 肿瘤检测系统架构回顾
  • 11-2 课程中的神经网络回顾
  • 11-3 模型优化方法回顾
  • 11-4 面试过程中可能遇到的问题
  • 11-5 持续学习的几个建议
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THE END
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