强推！2025医学生必看的【Ai+医学】全套教程，迪哥从零开始手把教学，导师不教你的知识本课程统 - 1.0.【人工智能+医疗】简单概括(Av1130499
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【必看】人工智能完整学习路线
12:39
2.AI在医学方向的应用 P2)
45:27
3.1-医学疾病数据集介绍 P3)
04:21
4.2-Resnet网络架构原理分析 P4)
09:54
5.3-dataloader加载数据集 P5)
11:18
6.4-Resnet网络前向传播 P6)
06:20
7.5-残差网络的shortcut操作 P7)
09:28
8.6-特征图升维与降采样操作 P8)
06:11
9.7-网络整体流程与训练演示 P9)
11:28
10.8.1-Unet网络编码与解码过程 P10)
08:08
11.9.2-网络计算流程 P11)
06:52
12.10.3-Unet升级版本改进 P12)
05:53
13.11.4-后续升级版本介绍 P13)
06:31
14.12.1-医学细胞数据集介绍与参数配置 P14)
06:46
15.13.2-数据增强工具 P15)
07:24
16.14.3-Debug模式演示网络计算流程 P16)
06:46
17.15.4-特征融合方法演示 P17)
07:13
18.16.5-迭代完成整个模型计算任务 P18)
08:03
19.17.6-模型效果验证 P19)
05:34
20.【U2NET显著性检测实战】 1-任务目标与网络整体介绍 P20)
09:53
21.2-显著性检测任务与目标概述 P21)
06:37
22.3-编码器模块解读 P22)
09:22
23.4-解码器输出结果 P23)
06:52
24.5-损失函数与应用效果 P24)
06:17
25.【医学心脏视频数据集分割建模实战】1-数据集与任务概述 P25)
07:27
26.2-项目基本配置参数 P26)
06:22
27.3-任务流程解读 P27)
08:15
28.4-文献报告分析 P28)
09:01
29.5-补充：视频数据源特征处理方法概述 P29)
09:58
30.6-补充：R(2plus1)D处理方法分析 P30)
06:17
31.【中文命名体识别】8.1-数据与任务介绍 P31)
07:04
32.9.2-整体模型架构 P32)
04:49
33.10.3-数据-标签-语料库处理 P33)
10:16
34.11.4-输入样本填充补齐 P34)
09:25
35.12.5-训练网络模型 P35)
10:01
36.13.6-医疗数据集（糖尿病）实体识别 P36)
09:58
37.14.Transformer在医学分割领域应用与拓展 P37)
02:01:50
38.15.1-论文整体分析.mp4 P38)
07:52
39.16.2-核心思想分析.mp4 P39)
11:06
40.17.3-网络结构计算流程概述.mp4 P40)
09:37
41.18.4-论文公式计算分析.mp4 P41)
10:14
42.19.5-位置编码的作用与效果.mp4 P42)
12:10
43.20.6-拓展应用分析.mp4 P43)
15:03
44.21.1-项目环境配置 P44)
05:45
45.22.2-医学数据介绍与分析 P45)
08:02
46.23.3-基本处理操作 P46)
05:33
47.24.4-AxialAttention实现过程 P47)
08:12
48.25.5-位置编码向量解读 P48)
07:57
49.26.6-注意力计算过程与方法 P49)
11:46
50.27.7-局部特征提取与计算 P50)
06:46
51.【YOLOv5细胞检测】任务与细胞数据集介绍 P51)
07:53
52.【YOLOv5细胞检测】2-模型与算法配置参数解读 P52)
09:41
53.【YOLOv5细胞检测】3-网络训练流程演示 P53)
08:48
54.【YOLOv5细胞检测】4-效果评估与展示 P54)
05:35
55.【YOLOv5细胞检测】5-细胞检测效果演示 P55)
08:13
56.23.3-知识图谱在医疗领域应用实例. P56)
13:25
57.1.1-知识图谱通俗解读 P57)
07:56
58.2.2-知识图谱在搜索引擎中的应用 P58)
08:09
59.3.3-知识图谱在医疗领域应用实例 P59)
13:25
60.4.4-金融与推荐领域的应用 P60)
08:32
61.5.5-数据获取分析 P61)
10:21
62.6.1-数据关系抽取分析 P62)
08:35
63.7.2-常用NLP技术点分析 P63)
08:27
64.8.3-graph-embedding的作用与效果 P64)
09:38
65.9.4-金融领域图编码实例 P65)
04:31
66.10.5-视觉领域图编码实例 P66)
07:19
67.11.6-图谱知识融合与总结分析 P67)
08:08
68.12.1-Neo4j图数据库介绍 P68)
08:34
69.13.2-Neo4j数据库安装流程演示 P69)
07:10
70.14.3-可视化例子演示 P70)
09:09
71.15.4-创建与删除操作演示 P71)
08:41
72.16.5-数据库更改查询操作演示 P72)
08:36
73.17.1-使用Py2neo建立连接 P73)
05:57
74.18.2-提取所需的指标信息 P74)
07:58
75.19.3-在图中创建实体 P75)
07:37
76.20.4-根据给定实体创建关系 P76)
08:36
77.21.1-项目概述与整体架构分析 P77)
07:32
78.22.2-医疗数据介绍及其各字段含义 P78)
07:26
79.23.3-任务流程概述 P79)
05:48
80.24.4-环境配置与所需工具包安装 P80)
06:36
81.25.5-提取数据中的关键字段信息 P81)
11:36
82.26.6-创建关系边 P82)
08:18
83.27.7-打造医疗知识图谱模型 P83)
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84.28.8-加载所有实体数据 P84)
06:53
85.29.9-实体关键词字典制作 P85)
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86.30.10-完成对话系统构建 P86)
09:03
87.31.1-关系抽取要完成的任务演示与分析 P87)
05:09
90.34.5-依存句法概述 P90)
05:47
