Вы студент-медик или стоматолог и проявляете большой интерес к искусственному интеллекту и глубокому обучению? Хотите узнать больше о том, как эти передовые технологии могут революционизировать способ анализа и интерпретации медицинских изображений? Не смотрите дальше! Как дантист и исследователь, я разработал пошаговую схему обучения, предназначенную специально для таких людей, как вы, у которых может не быть глубоких знаний в области программирования или математики. С помощью коллег-экспертов я составил набор рекомендаций, которые станут полезной отправной точкой для тех, кто хочет расширить свои знания об искусственном интеллекте и глубоком обучении в области медицины. Не упустите возможность поднять свои навыки на новый уровень!
Важное примечание. Помимо рекомендуемых нами курсов, важно быть в курсе последних исследований в вашей области. В медицине доступно множество учебников, которые знакомят с концепциями ИИ в конкретных областях. Например, ознакомьтесь с этой статьей о глубоком обучении в стоматологии, написанной одним из наших сотрудников! Чтение подобных статей даст вам более глубокое понимание того, как ИИ применяется в вашей области, и вдохновит вас на творческий подход к вашим проектам. Так зачем ждать? Начните изучать передовые исследования в своей области уже сегодня!
Часть I. Требования: навыки программирования и базовая интуиция
1. Специализация Python для всех (Coursera)
Во-первых, у вас должны быть базовые знания программирования на Python. Почему Питон? Вы можете прочитать этот пост для получения дополнительной информации по этому делу. Эта специализация отлично подходит для тех, у кого нет навыков программирования. Он начинается с очень, очень простых понятий, и новичкам легко следовать.
2. Python для науки о данных (edX)
Это один из лучших онлайн-курсов, которые я когда-либо посещал. Я предлагаю посетить этот курс по двум важным причинам:
- Он дает вам базовое введение в процесс науки о данных, машинное обучение и глубокое обучение.
- Он научит более прикладным навыкам программирования на Python, включая подробное введение в некоторые полезные и важные библиотеки, включая Pandas, NumPy, matplotlib и Sci-Kit.
На этом этапе вы готовы углубиться в курсы машинного обучения и глубокого обучения. Есть два подхода, которые вы можете использовать:
- Подход "снизу вверх", при котором вы шаг за шагом изучаете предварительные условия.
- Подход "сверху вниз", при котором вы погружаетесь в прикладное машинное/глубокое обучение, а затем вникаете в математические обоснования.
Но зачем выбирать что-то одно, когда можно иметь оба? Наш пошаговый план обучения сочетает в себе оба подхода, чтобы помочь вам быстро стать экспертом в области машинного обучения. Вам не нужно быть гением математики или обладать обширными знаниями в области машинного обучения, чтобы начать, но общее понимание концепций и математическая интуиция помогут вам далеко продвинуться. Мы разделили наши предлагаемые курсы на три части, представленные в определенной последовательности (за одним исключением в разделе «Математические предпосылки»). И так, чего же ты ждешь? Давайте погрузимся в захватывающий мир машинного обучения и глубокого обучения вместе!
Часть II: математические предпосылки
Готовы заняться математикой машинного обучения? Наши рекомендуемые математические предпосылки дадут вам основу, необходимую для того, чтобы стать профессионалом.
Курс «Суть линейной алгебры» — это бесплатный онлайн-ресурс, состоящий из 16 видеолекций по линейной алгебре. Лекции увлекательны и визуально привлекательны, с использованием анимации и диаграмм, которые помогают передать абстрактные концепции интуитивно понятным способом. В целом, этот курс является отличным введением в линейную алгебру для всех, кто хочет углубить свое понимание математики или науки о данных.
2. Многомерное исчисление (открытый учебный курс MIT)
Этот курс представляет собой всеобъемлющий онлайн-ресурс, призванный помочь учащимся понять исчисление в нескольких измерениях. Курс охватывает такие темы, как векторы, частные производные, множественные интегралы и векторное исчисление. Материалы курса включают видеолекции, наборы задач, экзамены и конспекты лекций, что делает его ценным ресурсом как для студентов, так и для преподавателей.
3. Вероятность — наука о неопределенности и данных (edX)
В этом вводном курсе изучаются основы теории вероятностей. Он охватывает основные понятия, такие как случайные величины, распределения вероятностей и ожидаемые значения, а также более сложные темы, такие как цепи Маркова и методы Монте-Карло. Он подходит для тех, кто хочет больше узнать о математике, лежащей в основе анализа данных и машинного обучения.
Другой вариант: Книга по математике для машинного обучения
Эта книга охватывает все математические предпосылки. Книга является полезным ресурсом для всех, кто интересуется основами машинного обучения. Он охватывает математические основы машинного обучения, включая линейную алгебру, теорию вероятностей и оптимизацию, а также предоставляет всесторонний обзор наиболее популярных методов в этой области.
Часть III. Машинное обучение
1. Специализация по машинному обучению, Эндрю Нг (Coursera)
Это всеобъемлющий курс, который обеспечивает прочную основу для изучения основ машинного обучения. Курс охватывает различные темы, от предварительной обработки данных и оценки моделей до методов классификации и регрессии. Благодаря практическим проектам студенты получат опыт применения алгоритмов машинного обучения для решения реальных задач. Этот курс подходит для новичков, не имеющих опыта работы с машинным обучением.
2. Практическая книга по машинному обучению [Только первая часть]
Эта книга представляет собой исчерпывающее практическое руководство по машинному обучению, охватывающее все, от основ до продвинутых методов. Книга предназначена для начинающих и экспертов в этой области и содержит практические примеры и упражнения, которые помогут читателям применять полученные знания. Первая часть книги посвящена моделям машинного обучения, включая линейную и логистическую регрессию, деревья решений и методы опорных векторов. Он также охватывает практические аспекты использования Scikit-Learn для создания моделей машинного обучения. Автор предоставляет пошаговые инструкции по подготовке данных, включая очистку и преобразование данных, а также масштабирование и выбор функций.
Часть IV. Глубокое обучение
Готовы погрузиться в глубокое обучение? Прежде чем мы начнем, важно отметить, что доступны различные фреймворки, включая популярные варианты, такие как TensorFlow и PyTorch. Хотя я лично предпочитаю PyTorch, вы можете найти их подробное сравнение по этой ссылке. Теперь давайте начнем с наших рекомендуемых курсов глубокого обучения! И не волнуйтесь — в конце мы предоставим ресурсы как для TensorFlow, так и для PyTorch.
Это обязательный курс на Coursera, призванный дать новым учащимся глубокое понимание основ глубокого обучения, включая нейронные сети, CNN, RNN и НЛП. Курс структурирован, чтобы вооружить студентов инструментами и знаниями для эффективного создания и развертывания моделей глубокого обучения. Курс состоит из пяти модулей, каждый из которых включает практические проекты, обеспечивая всестороннее обучение для учащихся с разным уровнем навыков.
2. Глубокое обучение для компьютерного зрения (Мичиганский университет)
Этот курс посвящен основам глубокого обучения для приложений компьютерного зрения. Этот курс охватывает более сложные темы по сравнению с предыдущим, такие как генеративные модели, преобразователи и многое другое. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практиком, этот курс — отличная возможность узнать о последних достижениях в области глубокого обучения и о том, как их применять для решения реальных проблем.
3. Курс глубокого обучения Яна Лекуна (NYU) (ДОПОЛНИТЕЛЬНО)
Курс глубокого обучения, предлагаемый Центром науки о данных Нью-Йоркского университета, исследует современные методы и приложения в этой передовой области. Этот курс, ориентированный как на теорию, так и на практические приложения, идеально подходит для всех, кто хочет углубить свое понимание глубокого обучения и его потенциального влияния на будущее технологий. Этот курс более продвинутый по сравнению с другими.
Исходники PyTorch
1. Учебное пособие по Pytorch от Аладдина Перссона (на Youtube)
Курс, представленный в этом плейлисте YouTube, является отличным ресурсом для всех, кто хочет изучить основы Pytorch. Курс охватывает все, от реализации простого MLP до более сложных тем, таких как разработка сложных структур нейронных сетей с нуля. Каждое видео хорошо структурировано, легко воспринимается и содержит примеры из реальной жизни, что делает его идеальным для начинающих.
2. Веб-сайт Zero to Mastery Изучите PyTorch для глубокого обучения
Это онлайн-курс, предназначенный для людей, которые хотят исследовать мир глубокого обучения и машинного обучения с помощью PyTorch. С помощью практических упражнений и интерактивных уроков учащиеся получат прочную основу для работы с PyTorch и его применениями в различных областях. Я посмотрел этот курс через Udemy и предложил его новым кодерам, так как в нем есть живое кодирование, которое повышает их отношение, уверенность в себе и навыки решения проблем.
Исходники Tensorflow
1. Учебное пособие по Pytorch от Аладдина Перссона (на Youtube)
Курс, представленный в этом плейлисте YouTube, является отличным ресурсом для всех, кто хочет изучить основы Pytorch. Курс охватывает все, от реализации простого MLP до более сложных тем, таких как разработка сложных структур нейронных сетей с нуля. Каждое видео хорошо структурировано, легко воспринимается и содержит примеры из реальной жизни, что делает его идеальным для начинающих.
2. Книга по машинному обучению [Вторая часть]
Я уже представил книгу в Части III. Второй раздел этой книги посвящен разработке моделей глубокого обучения с помощью TensorFlow. Затем в книге рассматриваются практические аспекты построения моделей глубокого обучения с использованием TensorFlow, начиная с простой нейронной сети для классификации изображений. Оттуда автор охватывает такие темы, как CNN, RNN и GAN.
Дополнительные ресурсы
- Навыки программирования на R необходимы всем, кто интересуется искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением. R — популярный язык для анализа данных и статистических вычислений. Он имеет сильное сообщество разработчиков, которые создали множество пакетов и инструментов для машинного и глубокого обучения, что делает его доступным языком для начинающих. Удобный интерфейс и синтаксис R упрощают написание и отладку кода, а широкий спектр встроенных функций и пакетов идеально подходит для работы с большими наборами данных. Кроме того, R — это язык с открытым исходным кодом, то есть его можно использовать бесплатно и легко настроить. Я предлагаю курс «Наука о данных: основы использования специализации R», чтобы начать с R.
- MATLAB — это язык программирования высокого уровня, широко используемый в научных вычислениях, со встроенными функциями, наборами инструментов и инструментами визуализации, упрощающими написание и тестирование сложных алгоритмов. Его гибкость и масштабируемость позволяют ему обрабатывать большие наборы данных и выполнять сложные вычисления. Его удобный интерфейс и широкий спектр инструментов визуализации упрощают анализ и интерпретацию данных. Кроме того, его удобный интерфейс и широкий спектр инструментов визуализации упрощают анализ и интерпретацию данных. Для изучения Matlab рекомендуемые курсы: MATLAB Essentials by MathWorks и MATLAB Programming for Engineers and Sciences Specialization.
