醫學影像AI學習主要內容

1.   計算機基礎方面

Python（卷積神經網路）、C++、C

OpenCV（影象預處理）

Linux系統

CUDA程式設計（GPU）

2.   常用演算法

線性分類、決策樹、貝葉斯、聚類分析

3.   主要深度學習模型

CNN類模型（影象識別）、RNN類模型、SVM

4.   主要深度學習框架

TensorFlow（最流行框架）、Keras、Caffe

5.  學習計劃

l  語言方面，目前我對C和C++比較熟悉，對於Python不是很熟悉，計劃下班後花時間將Python先熟悉一下。

l  模型方面，之前學習過神經網路相關課程，有相關基礎知識，我認為在醫療影像上我們的模型很可能用的是CNN，計劃花時間將CNN模型具體知識和結構理解清楚。

l  框架方面，目前構建卷積神經網路最流行的框架是TensorFlow，計劃花時間嘗試配置該框架並且在該框架下搭建CNN。然後在網上找一些現成的程式碼研讀理解，測試跑跑試一試。