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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