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深度学习实训
讲义5-1 U-Net卷积神经网络模型简介
讲义5-1 U-Net卷积神经网络模型简介
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qiaoyl
2022-12-12 上传
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目录
1
深度学习实训-课程导学
2
课件1-1深度学习概述
3
课件1-2深度学习常用工具介绍
4
讲义1-1深度学习概述
5
讲义1-2深度学习的应用
6
讲义1-3深度学习常用工具对比
7
视频1-1深度学习概述
8
视频1-2深度学习概述的发展和应用
9
视频1-3深度学习工具TensorFlow介绍
10
视频1-4TensorFlow的安装
11
课件2-1 tensor概念与生成
12
课件2-2 张量变形
13
课件2-3 数据流图
14
课件2-4 会话、占位符与变量
15
课件3-1 图像处理基础计算摄影和目标检测
16
课件3-2 图像处理基础功能模块安装、图像读取与保存、图像显示
17
课件4-1 数据预处理与预处理模块
18
课件4-2 缺失值处理
19
课件4-3 离群值检测
20
课件4-4 标准化
21
课件5-1 优化器、tensorboard、模型载入与保存
22
课件5-2 矩阵计算
23
课件6-1 全连接网络
24
课件6-2 tensorflow实战
25
课件7-1 卷积神经网络
26
课件8-1 卷积核、池化
27
课件8-2 卷积神经网络的基本结构
28
视频2-1 tensor概念与生成
29
视频2-2 张量变形
30
视频2-3 数据流图
31
视频2-4 会话、占位符与变量
32
视频3-1 图像处理基础计算摄影和目标检测
33
视频3-2 图像处理基础功能模块安装、图像读取与保存、图像显示
34
视频4-1 数据预处理与预处理模块
35
视频4-2 缺失值处理
36
视频4-3-1 离群值检测
37
视频4-3-2 离群值检测
38
视频4-4 标准化
39
视频5-1 优化器、tensorboard、模型载入与保存
40
视频5-2 矩阵计算
41
视频6-1 全连接网络
42
视频6-2 tensorflow实战
43
视频7-1 卷积神经网络
44
视频8-1 卷积核、池化
45
视频8-2 卷积神经网络的基本结构
46
视频5-3-1 线性回归-1
47
视频5-3-2 线性回归-2
48
讲义2-1 肺癌影像智能诊断项目介绍
49
讲义2-2 TensorFlow基础知识
50
讲义2-3 张量
51
讲义3-1 肺癌影像数据集描述
52
讲义3-2 CT图像简介
53
讲义4-1 肺部CT图像预处理（MHD格式数据）
54
讲义4-2 MHD格式数据读取
55
讲义4-3 多张CT图像切片可视化
56
讲义4-4 切片厚度、像素间距和原点坐标的获取
57
讲义4-5 图像重采样
58
讲义4-6 肺实质分割
59
讲义4-7 CT值简介及3D可视化
60
讲义5-1 U-Net卷积神经网络模型简介
61
讲义5-2 TensorFlow中的卷积层和激活函数
62
讲义5-3 定义创建卷积层的函数
63
讲义5-4 收缩路径网络结构搭建
64
讲义5-5 拓展路径网络结构搭建
65
讲义5-6 损失函数、优化器及模型持久化
66
讲义6-1 CT图像肺结节检测与筛选（DICOM）
67
讲义6-2 候选肺结节筛选
68
讲义7-1 3D-CNN模型
69
讲义7-2 定义创建网络结构的函数
70
讲义7-3 损失函数、优化器及模型持久化
71
讲义7-4 定义评估函数
72
讲义8-1 肺癌诊断模型效果评估
73
讲义8-2 绘制ROC曲线图并计算AUC值
74
讲义8-3 肺癌诊断流程
75
深度学习实训-教学设计一体化方案
76
深度学习实训-课程教学大纲
77
深度学习实训-课程考核大纲
78
知识点归纳总结1
79
知识点归纳总结2
80
知识点归纳总结3
81
知识点归纳总结4
82
知识点归纳总结5
详细信息
所属分类：
江开本科 - 人工智能（本科）
知识体系：
信息技术
主讲老师：
安捷
版权归属：
江苏开放大学版权
关键词
大数据
深度学习
实训
TensorFlow
