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)計算機專業(yè)博士畢業(yè),在校期間的主研方向為數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能。畢業(yè)后即進入軟件行業(yè)從事信息化技術(shù)相關(guān)工作;負責(zé)或參與了多項、省市級人工智能及大數(shù) 詳細>>

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
- 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實現(xiàn)摘要、總結(jié)、綜述
- 如何一小時之內(nèi)編寫一篇論文
- 提示詞工程
ChatGPT模型背后的NLP基礎(chǔ)知識
- 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
- 多頭自注意力機制
- 位置編碼
- 解碼器的構(gòu)造
- BERT與GPT等NLP模型
初代GPT
- 獨角獸的威力
- GPT的內(nèi)部架構(gòu)
- 基于Transformer的改造
- 自注意力機制的改進
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、獎勵建模(RM)
6、運用PPO改進
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)知識問答
- 基于LangChain文獻內(nèi)容檢索
學(xué)習(xí)LangChain所需的知識儲備
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、大模型利用的難點與痛點
2、Langchain的基本思路
3、關(guān)鍵組件
進階的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)域的知識圖譜
人工智能實驗環(huán)境的搭建
- 機器學(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機器學(xué)習(xí)進階與評估
- 機器學(xué)習(xí)流程與特征工程
- 模型評估指標與交叉驗證
- 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
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
- 自動實現(xiàn)血常規(guī)分析中細胞計數(shù)
醫(yī)學(xué)圖像、影像分析所需的人工智能知識
- 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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