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顶级AI医学影像课程,第四期:实战中的数据标注、算法方法、算力优化

作者:老王
2017/12/18 18:51

顶级AI医学影像课程,第四期:实战中的数据标注、算法方法、算力优化

主题:AI医学影像落地实战:数据标注、算法方法、算力优化

时间:12月21日(周四),晚上8点

嘉宾:吴博,宜远智能CEO、英国利兹大学博士后、前爱立信大数据研究院资深研究员、谷歌研究奖获得者。

报名方式:扫描文章底部海报二维码,关注公众号“AI掘金志”,进入后直接回复关键词“医学影像”四字,预约课程。


本期课程详情

在第一期的课程中,北京大学王立威教授多次强调:单纯将图像识别技术嫁接到医学影像上,还远远不够。

医学图像除了自身与常见图像差异极大外,对数据的标注也有着特殊的要求,同时面临数据稀缺、尺寸大、隐私性高、3D图像较多等问题……

这些棘手难题,使得AI在医学影像分析的多个核心环节中,不得不做出巨大妥协。牺牲A,成就B,十分被动。

针对医学影像分析实际操作的种种难题,雷锋网邀请了宜远智能CEO吴博,为大家深入讲解《AI医学影像落地实战:数据标注、算法方法、算力优化》。

从上层算法、中层数据和底层算力三大核心点出发,根据实战案例经验,解读AI医学影像的技术落地、工程搭建和软硬件选型等问题。

嘉宾介绍:

顶级AI医学影像课程,第四期:实战中的数据标注、算法方法、算力优化

吴博,宜远智能CEO


学术背景:吴博先后在清华大学、香港浸会大学求学,并在英国利兹大学完成博士后,师从计算机视觉专家唐远炎教授等人。与此同时,他也在ICML/ACL等顶级会议发表多篇人工智能论文。

工业界经验:2017年创立医疗AI公司:宜远智能,该公司集结了20多名人工智能博士以及众多海内外医学顾问,为医疗健康领域提供AI增强解决方案,并与多家知名医院达成合作,并推出成型产品。

创立宜远智能之前,吴博曾在爱立信大数据研究院任职。还主导过百亿级虚拟品电商、数字货币系统的业务及数据架构建设与运营。

2017年成果:吴博领导的宜远智能团队在医学影像领域,取得以下成绩:

1.阿里天池医疗AI大赛GPU环节国内最佳;开源系统荣获大赛人气奖。

2.面部皮肤诊断分析API、SDK已经进入商业化,并在2017年世界互联网大会展出。

3.宫颈基液细胞学诊断AI在权威评测中,超出医生水平。

课程提纲

一、数据篇

二、算法篇

三、算力优化篇

适宜人群与机构

企业:医疗人工智能从业者与创业者

高校:计算机视觉、图像处理与医学影像研究背景的教授、研究员;欲从事医学影像分析的学生

医院:影像科/放射科/病理科主任医师、信息中心主任

监管:CFDA等医疗相关监管机构的从业者

参与方式:

报名观看:扫描文章底部海报二维码,关注公众号“AI掘金志”,进入后直接回复关键词“医学影像”四字,预约课程。

福利:若想进入高端成员群与众多大牛们交流讨论,请加小助手小艾微信ID:mooccai,在发送好友验证框里备注个人信息(影像+姓名+公司/学校、职位/专业),通过审核后将邀请您进入未来医疗高端成员群。(专业群审核严格,请认真填写,感谢理解。)

更多课程:《未来医疗大讲堂—医学影像专题》前后会有近10位产、学、医领域的权威专家进行深度分享,每堂课60~120分钟,每周一更,后续的课程时间与详情,会在公众号“AI掘金志”实时告知。

费用:直播免费;录像回看付费(9.9元)     雷锋网雷锋网雷锋网

前三期录像:视频课程回放,欢迎点击超链接:http://www.mooc.ai/open/list?columnId=27

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