2025年6月20日,资料正在更新……

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  • 1-1课程说明.mp4
  • 1-2-课程准备.mp4
  • 1-3-GPU安装与配置.mp4
  • 10-1-图像目标检测和YOLO网络介绍.mp4
  • 10-2-YOLO目标检测和分类在医学上的应用举例.mp4
  • 10-3-图像标注.mp4
  • 10-4-YOLOv4实现.mp4
  • 2-1-python初相见.mp4
  • 2-10-pandas基础.mp4
  • 2-2-Anaconda安装.mp4
  • 2-3-JupyterNotebook使用.mp4
  • 2-4-软件与库的管理.mp4
  • 2-5-Python基础入门.mp4
  • 2-6-Pytnon基础之控制流.mp4
  • 2-7-Python基础之列表,字典和元组.mp4
  • 2-8-Pytnon基础之函数.mp4
  • 2-9-Numpy基础.mp4
  • 3-1-机器学习入门.mp4
  • 3-2-机器学习常用概念和术语.mp4
  • 3-3-机器学习分类.mp4
  • 3-4-确定研究方案和收集数据.mp4
  • 3-5-数据预处理.mp4
  • 3-6-确定评估方法,划分数据集.mp4
  • 3-7-建模与调整.mp4
  • 4-1-形象化理解深度学习神经网络.mp4
  • 4-2-深度学习神经网络基本概念.mp4
  • 4-3-激活函数.mp4
  • 4-4-损失函数和优化器.mp4
  • 4-5-keras建模流程详解-理论篇.mp4
  • 4-6-keras模型可视化.mp4
  • 4-7-keras建模实践.mp4
  • 5-1-多层感知器理论介绍.mp4
  • 5-2-多层感知器医学应用文献导读.mp4
  • 5-3-多层感知器实践.mp4
  • 6-1-自然语言处理基础.mp4
  • 6-2-分词和one-hot编码.mp4
  • 6-3-英文文本分类实践.mp4
  • 6-4-中文文本分类实践.mp4
  • 6-5-循环神经网络基础.mp4
  • 6-6-自然语言处理在医学上的应用文献导读.mp4
  • 6-7-RNN系列实践.mp4
  • 7-1-卷积神经网络(CNN)基础讲解.mp4
  • 7-2-卷积神经网络(CNN)在医学上的应用举例.mp4
  • 7-3-卷积神经网络(CNN)实践.mp4
  • 7-4-迁移学习基础.mp4
  • 7-5-VGG网络基础.mp4
  • 7-6-VGG网络在医学上的应用举例.mp4
  • 7-7-VGG网络实践.mp4
  • 8-1-影像组学深度特征介绍.mp4
  • 8-2-深度残差网络(ResNet)介绍.mp4
  • 8-3-影像组学深度特征提取应用举例.mp4
  • 8-4-影像组学深度特征提取实践.mp4
  • 9-1-图像的语义分割与U-Net介绍.mp4
  • 9-2-U-Net感兴趣区分割应用举例.mp4
  • 9-3-U-Net感兴趣区分割实践-简单版.mp4
  • 9-4-DiceScore代码.mp4
  • 9-5-U-Net感兴趣区分割实践-多功能版.mp4
  • 小李聊医学深度学习.pdf
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