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模块1. 人工智能基础 

1.1. 人工智能的历史 

1.1.1. 我们是从什么时候开始谈论人工智能的？  
1.1.2. 电影参考资料 
1.1.3. 人工智能的重要性 
1.1.4. 支持人工智能的技术 

1.2. 游戏中的人工智能 

1.2.1. 博弈论 
1.2.2. Minimax 和Alpha-Beta修剪 
1.2.3. 仿真蒙特卡洛 

1.3. 神经网络 

1.3.1. 生物学基础 
1.3.2. 计算模型 
1.3.3. 有监督和无监督的神经元网络 
1.3.4. 简单的感知器 
1.3.5. 多层感知器 

1.4. 遗传算法 

1.4.1. 历史 
1.4.2. 生物学基础 
1.4.3. 问题编码 
1.4.4. 最初的人口生成 
1.4.5. 主要算法和遗传算子 
1.4.6. 对个人的评价：健身 

1.5. 术语表、词汇表、分类法 

1.5.1. 词汇 
1.5.2. 分类法 
1.5.3. 叙词表 
1.5.4. 这个体论 
1.5.5. 知识表示语义网 

1.6. 语义网 

1.6.1. 规格RDF、RDFS和OWL 
1.6.2. 推论/推理 
1.6.3. 关联数据 

1.7. 专家系统和DSS 

1.7.1. 专家系统 
1.7.2. 摄影的支持系统 

1.8. 聊天机器人 和虚拟助理  

1.8.1. 助理类型：语音和文本助手  
1.8.2. 发展助理的基这个部分：意图, 实体和对话流 
1.8.3. 集成：Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. 培养助手的工具：对话流程，沃森助手  

1.9. 人工智能实施战略 
1.10. 人工智能的未来  

1.10.1. 我们了解如何通过算法检测情绪  
1.10.2. 创造个性：语言、表达方式和内容  
1.10.3. 人工智能的发展趋势  
1.10.4. 反思 

模块2. 数据类型和周期 

2.1. 统计数据  

2.1.1. 统计资料描述性统计、统计推论  
2.1.2. 人口、样这个、个体  
2.1.3. 可变因素定义、测量尺度  

2.2. 统计数据类型  

2.2.1. 根据类型  

2.2.1.1.定量：连续数据和离散数据  
2.2.1.2.定性：二项式数据、名义数据和序数数据 

2.2.2. 根据形式   

2.2.2.1.数字  
2.2.2.2.文这个   
2.2.2.3.逻辑  

2.2.3. 根据来源  

2.2.3.1.初级  
2.2.3.2.二级  

2.3. 数据生命周期  

2.3.1. 周期的段  
2.3.2. 周期里程碑  
2.3.3. FIAR原则  

2.4. 周期的初始阶段  

2.4.1. 定义目标  
2.4.2. 确定必要的资源  
2.4.3. 甘特图  
2.4.4. 数据结构  

2.5. 数据收集  

2.5.1. 收集方法  
2.5.2. 收集工具  
2.5.3. 收集渠道  

2.6. 数据清理  

2.6.1. 数据清理阶段  
2.6.2. 数据质量  
2.6.3. 数据操作（使用 R）  

2.7. 数据分析、解释和结果评估  

2.7.1. 统计措施  
2.7.2. 关系指数  
2.7.3. 数据挖掘  

2.8. 数据仓库 (Datawarehouse)  

2.8.1. 整合的元素  
2.8.2. 设计功能  
2.8.3. 需要考虑的问题  

2.9. 可用性数据  

2.9.1. 访问  
2.9.2. 实用性  
2.9.3. 安全  

2.10. 监管方面 

2.10.1. 数据保护法  
2.10.2. 良好做法  
2.10.3. 其他监管的方面 

模块3. 人工智能中的数据 

3.1. 数据科学 

3.1.1. 数据科学 
3.1.2. 数据科学的高级工具 

3.2. 数据、信息和知识 

3.2.1. 数据、信息和知识  
3.2.2. 数据类型 
3.2.3. 数据来源 

3.3. 从数据到信息  

3.3.1. 数据分析 
3.3.2. 分析类型 
3.3.3. 从数据集中提取信息 

3.4. 通过可视化提取信息 

3.4.1. 可视化作为分析工具 
3.4.2. 显示方式  
3.4.3. 查看数据集 

3.5.数据质量 

3.5.1. 质量数据 
3.5.2. 数据清理  
3.5.3. 基这个数据预处理 

3.6. 数据集 

3.6.1. 丰富数据集 
3.6.2. 维度的祸害 
3.6.3. 修改我们的数据集 

3.7. 不平衡  

3.7.1. 阶级不平衡 
3.7.2. 不平衡缓解技术 
3.7.3. 平衡数据集 

3.8. 无监督模型  

3.8.1. 无监督模型 
3.8.2. 方法 
3.8.3. 使用无监督模型进行分类 

3.9. 监督模型 

3.9.1. 监督模型 
3.9.2. 方法 
3.9.3. 使用监督模型进行分类 

3.10. 工具和好的做法 

3.10.1. 数据科学的正确实践 
3.10.2. 最佳模型  
3.10.3. 有用的工具 

模块4. 数据挖掘选择、预处理和转换 

4.1. 统计推断 

4.1.1. 描述性统计统计推断 
4.1.2. 参数化程序 
4.1.3. 非参数过程 

4.2. 探索性分析 

4.2.1. 描述性分析  
4.2.2. 视觉化 
4.2.3. 数据准备 

4.3. 数据准备 

4.3.1. 数据整合和清理  
4.3.2. 数据标准化 
4.3.3. 转换属性  

4.4. 缺失值 

4.4.1. 缺失值的处理 
4.4.2. 最大似然插补方法 
4.4.3. 使用机器学习估算缺失值 

4.5. 数据中的噪音  

4.5.1. 噪声类别和属性 
4.5.2. 噪声过滤  
4.5.3. 噪音的影响 

4.6. 维度的祸害 

4.6.1. 过度采样 
4.6.2. 采样不足 
4.6.3. 多维数据缩减 

4.7. 从连续属性到离散属性 

4.7.1. 连续数据与离散数据 
4.7.2. 离散化过程 

4.8. 数据  

4.8.1. 数据选择  
4.8.2. 观点和选择标准 
4.8.3. 挑选方法  

4.9. 选择阶段 

4.9.1. 选择阶段的方法 
4.9.2. 原型的选择 
4.9.3. 选择阶段的高级方法 

4.10. 大数据环境的数据预处理 

模块5. 人工智能中的算法与复杂性 

5.1. 算法设计策略简介 

5.1.1. 递归 
5.1.2. 分而治之 
5.1.3. 其他策略 

5.2. 算法的效率与分析 

5.2.1. 效率措施 
5.2.2. 测量输入的大小 
5.2.3. 测量执行时间 
5.2.4. 最坏情况、最好情况和中间情况 
5.2.5. 渐近符号 
5.2.6. 非递归算法的数学分析准则 
5.2.7. 递归算法的数学分析 
5.2.8. 算法的实证分析 

5.3. 排序算法 

5.3.1. 协调概念 
5.3.2. 冒泡排序 
5.3.3. 选择排序 
5.3.4. 插入排序 
5.3.5. 合并排序（Merge_Sort） 
5.3.6. 快速排序 (Quicksort) 

5.4. 带树的算法 

5.4.1. 树的概念 
5.4.2. 二叉树 
5.4.3. 树游览 
5.4.4. 表示表达 
5.4.5. 有序二叉树 
5.4.6. 平衡二叉树 

5.5. 带 Heaps的算法 

5.5.1. Heaps 
5.5.2. 堆排序算法 
5.5.3. 优先队列 

5.6. 图形算法 

5.6.1. 代表 
5.6.2. 行程宽度 
5.6.3. 深度游览 
5.6.4. 拓扑排序 

5.7. Greedy的算法 

5.7.1. Greedy的策略 
5.7.2. Greedy策略元素 
5.7.3. 货币兑换 
5.7.4. 旅人的问题 
5.7.5. 背包问题 

5.8. 搜索最小路径 

5.8.1. 最短路径的问题 
5.8.2. 负弧和循环 
5.8.3. Dijkstra的算法 

5.9. 图上的Greedy 算法 

5.9.1. 最小生成树 
5.9.2. Prim 算法 
5.9.3. Kruskal 算法 
5.9.4. 复杂性分析 

5.10. 溯源 

5.10.1. Backtracking 
5.10.2. 替代技术 

模块6. 智能系统 

6.1. 代理人理论 

6.1.1. 概念的历史 
6.1.2. 代理定义 
6.1.3. 人工智能中的代理 
6.1.4. 软件工程中的代理 

6.2. 代理人架构 

6.2.1. 代理的推理过程 
6.2.2. 反应性 
6.2.3. 演绎 
6.2.4. 混合代理 
6.2.5. 比较 

6.3. 信息和知识 

6.3.1. 数据、信息和知识之间的区别 
6.3.2. 数据质量评估 
6.3.3. 数据采集​​方法 
6.3.4. 信息获取方式 
6.3.5. 知识获取方式 

6.4. 知识表述 

6.4.1. 知识表示的重要性 
6.4.2. 通过其角色定义知识表示 
6.4.3. 知识表示的特征 

6.5. 这个体论 

6.5.1. 元数据介绍 
6.5.2. 这个体论的哲学概念 
6.5.3. 这个体论的计算概念 
6.5.4. 领域这个体和更高层次的这个体 
6.5.5. 如何建立一个这个体论？ 

6.6. 这个体语言和这个体构建软件 

6.6.1. 三胞胎 RDF、 Turtle 和 N 
6.6.2. RDF 模式 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. 简介用于创建这个体的不同工具 
6.6.6. Protégé安装和使用 

6.7. 语义网 

6.7.1. 语义网的现状和未来 
6.7.2. 语义网应用 

6.8. 其他知识表示模式 

6.8.1. 词汇 
6.8.2. 全球视野 
6.8.3. 分类法 
6.8.4. 叙词表 
6.8.5. 大众分类法 
6.8.6. 比较 
6.8.7. 心理地图 

6.9. 知识表征的评估和整合 

6.9.1. 零阶逻辑 
6.9.2. 一阶逻辑 
6.9.3. 描述性逻辑 
6.9.4. 不同类型逻辑之间的关系 
6.9.5. Prolog: 基于一阶逻辑的编程 

6.10. 语义推理器、基于知识的系统和专家系统 

6.10.1. 推理概念 
6.10.2. 推理机的应用 
6.10.3. 基于知识的系统 
6.10.4. MYCIN，专家系统的历史 
6.10.5. 专家系统的元素和架构 
6.10.6. 专家系统的创建 

模块7. 机器学习和数据挖掘 

7.1. 简介知识发现过程和机器学习的基这个概念 

7.1.1. 知识发现过程的关键概念 
7.1.2. 知识发现过程的历史视角 
7.1.3. 知识发现过程的各个阶段 
7.1.4. 知识发现过程中使用的技术 
7.1.5. 好的机器学习模型的特点 
7.1.6. 机器学习信息的类型 
7.1.7. 基这个的学习概念 
7.1.8. 无监督学习的基这个概念 

7.2. 数据探索和预处理 

7.2.1. 数据处理 
7.2.2. 数据分析流程中的数据处理 
7.2.3. 数据类型 
7.2.4. 数据转换 
7.2.5. 连续变量的可视化和探索 
7.2.6. 分类变量的显示和探索 
7.2.7. 相关性措施 
7.2.8. 最常见的图形表示法 
7.2.9. 多变量分析和降维简介 

7.3. 决策树 

7.3.1. ID算法 
7.3.2. 算法 C 
7.3.3. 过度训练和修剪 
7.3.4. 结果分析 

7.4. 对分类器的评估 

7.4.1. 混淆矩阵 
7.4.2. 数值评价矩阵 
7.4.3. Kappa统计学 
7.4.4. ROC曲线 

7.5. 分类规则 

7.5.1. 规则评价措施 
7.5.2. 图形表示法简介 
7.5.3. 顺序叠加算法 

7.6. 神经网络 

7.6.1. 基这个概念 
7.6.2. 简单的神经网络 
7.6.3. 反向传播算法 
7.6.4. 递归神经网络简介 

7.7. 贝叶斯方法 

7.7.1. 概率的基这个概念 
7.7.2. 贝叶斯定理 
7.7.3. 奈何贝叶斯 
7.7.4. 贝叶斯网络简介 

7.8. 回归和连续反应模型 

7.8.1. 简单线性回归 
7.8.2. 多重线性回归 
7.8.3. 逻辑回归 
7.8.4. 回归树 
7.8.5. 支持向量机（SVM）简介 
7.8.6. 拟合度测量 

7.9. 聚类 

7.9.1. 基这个概念 
7.9.2. 分层Clustering 
7.9.3. 概率论的方法 
7.9.4. EM算法 
7.9.5. B-立方体法 
7.9.6. 隐式方法 

7.10. 文这个挖掘和自然语言处理（NLP） 

7.10.1. 基这个概念 
7.10.2. 语料库的创建 
7.10.3. 描述性分析 
7.10.4. 情感分析简介 

模块8. 神经网络，Deep Learning的基础 

8.1. 深度学习 

8.1.1. 深度学习的类型 
8.1.2. 深入学习应用 
8.1.3. 深入学习优点和缺点 

8.2. 业务 

8.2.1. 加 
8.2.2. 产品 
8.2.3. 转移 

8.3. 图层 

8.3.1. 输入层 
8.3.2. 隐藏层 
8.3.3. 输出层 

8.4. 层粘接和操作 

8.4.1. 架构设计 
8.4.2. 层与层之间的连接 
8.4.3. 前向传播 

8.5. 第一个神经网络的构建 

8.5.1. 网络设计 
8.5.2. 设置权重 
8.5.3. 网络培训 

8.6. 培训师和优化师 

8.6.1. 优化器选择 
8.6.2. 损失函数的建立 
8.6.3. 建立指标 

8.7. 神经网络原理的应用 

8.7.1. 激活函数 
8.7.2. 反向传播 
8.7.3. 参数设定 

8.8. 从生物神经元到人工神经元 

8.8.1. 生物神经元的功能 
8.8.2. 知识转移到人工神经元 
8.8.3. 建立两者之间的关系 

8.9. 使用 Keras 实现 MLP（多层感知器） 

8.9.1. 网络结构的定义 
8.9.2. 模型编译 
8.9.3. 模型训练 

8.10. 微调神经网络的超参数 

8.10.1. 激活函数选择 
8.10.2. 设置 学习 率 
8.10.3. 权重的调整 

模块9. 深度神经网络训练 

9.1. 梯度问题 

9.1.1. 梯度优化技术 
9.1.2. 随机梯度 
9.1.3. 权重初始化技术 

9.2. 预训练层的重用 

9.2.1. 学习迁移培训 
9.2.2. 特征提取 
9.2.3. 深度学习 

9.3. 优化 

9.3.1. 随机梯度下降优化器 
9.3.2. Adam 和 RMSprop 优化器 
9.3.3. 矩优化器 

9.4. 学习率编程 

9.4.1. 机器学习速率控制 
9.4.2. 学习周期 
9.4.3. 平滑项 

9.5. 过拟合 

9.5.1. 交叉验证 
9.5.2. 正规化 
9.5.3. 评估指标 

9.6. 实用指南 

9.6.1. 模型设计 
9.6.2. 指标和评估参数的选择 
9.6.3. 假设检验 

9.7. 转移学习 

9.7.1. 学习迁移培训 
9.7.2. 特征提取 
9.7.3. 深度学习 

9.8. 数据扩充 

9.8.1. 图像变换 
9.8.2. 综合数据生成 
9.8.3. 文这个转换 

9.9. Transfer Learning的实际应用 

9.9.1. 学习迁移培训 
9.9.2. 特征提取 
9.9.3. 深度学习 

9.10. 正规化 

9.10.1. L 和 L 
9.10.2. 通过最大熵正则化 
9.10.3. Dropout 

模块10. 使用 TensorFlow进行模型定制和训练 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. 使用 TensorFlow 库 
10.1.2. 使用 TensorFlow 进行模型训练 
10.1.3. TensorFlow 中的图操作 

10.2. TensorFlow 和 NumPy 

10.2.1. 用于 TensorFlow的 NumPy 计算环境 
10.2.2. 在 TensorFlow中使用 NumPy 数组 
10.2.3. 用于 TensorFlow图形的 NumPy 运算 

10.3. 训练模型和算法定制 

10.3.1. 使用 TensorFlow 构建自定义模型 
10.3.2. 训练参数管理 
10.3.3. 使用优化技术进行训练 

10.4. TensorFlow 函数和图 

10.4.1. 使用 TensorFlow的功能 
10.4.2. 使用图表来训练模型 
10.4.3. 利用 TensorFlow操作优化图形 

10.5. 使用 TensorFlow 加载和预处理数据 

10.5.1. 使用 TensorFlow加载数据集 
10.5.2. 使用 TensorFlow 进行数据预处理 
10.5.3. 使用 TensorFlow 工具进行数据操作 

10.6. tfdata应用程序接口 

10.6.1. 使用 tfdata API 进行数据处理 
10.6.2. 使用 tfdata构建数据流 
10.6.3. 使用 tfdata API 训练模型 

10.7. TFRecord格式 

10.7.1. 使用 TFRecord API 进行数据序列化 
10.7.2. 使用 TensorFlow加载 TFRecord 文件 
10.7.3. 使用 TFRecord 文件进行模型训练 

10.8. Keras 预处理层 

10.8.1. 使用 Keras 预处理 API 
10.8.2. 使用 Keras 构建预pipelined 管道 
10.8.3. 使用 Keras 预处理 API 进行模型训练 

10.9.  TensorFlow 数据集项目 

10.9.1. 使用 TensorFlow 数据集 加载数据 
10.9.2. 使用 TensorFlow 数据集预处理数据 
10.9.3. 使用 TensorFlow 数据集 训练模型 

10.10. 使用 TensorFlow构建 深度学习 应用程序 

10.10.1. 实际应用 
10.10.2. 使用 TensorFlow构建 深度学习 应用程序 
10.10.3. 使用 TensorFlow 进行模型训练 
10.10.4. 使用应用程序预测结果 

模块11. 使用卷积神经网络的Deep Computer Vision 

11.1. 视觉皮层架构 

11.1.1. 视觉皮层的功能 
11.1.2. 计算机视觉理论 
11.1.3. 图像处理模型 

11.2. 卷积层 

11.2.1. 卷积中权重的重用 
11.2.2. 卷积 D 
11.2.3. 激活函数 

11.3. 池化层以及使用 Keras 实现池化层 

11.3.1. Pooling和 Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Pooling 类型 

11.4. CNN架构 

11.4.1. VGG-架构 
11.4.2. AlexNet架构 
11.4.3. ResNet 架构 

11.5. 使用 Keras 实现 CNN ResNet 

11.5.1. 权重初始化 
11.5.2. 输入层定义 
11.5.3. 输出定义 

11.6. 使用预训练的 Keras 模型 

11.6.1. 预训练模型的特点 
11.6.2. 预训练模型的用途 
11.6.3. 预训练模型的优点 

11.7. 用于迁移学习的预训练模型 

11.7.1. 迁移学习 
11.7.2. 迁移学习过程 
11.7.3. 迁移学习的优点 

11.8. 深度计算机视觉中的分类和定位 

11.8.1. 图像分类 
11.8.2. 定位图像中的对象 
11.8.3. 物体检测 

11.9. 物体检测和物体跟踪 

11.9.1. 物体检测方法 
11.9.2. 对象跟踪算法 
11.9.3. 追踪技术 

11.10. 语义分割 

11.10.1. 语义分割的深度学习 
11.10.1. 边缘检测 
11.10.1. 基于规则的分割方法 

模块12. 用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP) 

12.1. 使用 RNN 生成文这个 

12.1.1. 训练 RNN 进行文这个生成 
12.1.2. 使用 RNN 生成自然语言 
12.1.3. RNN 的文这个生成应用 

12.2. 创建训练数据集 

12.2.1. 训练 RNN 的数据准备 
12.2.2. 存储训练数据集 
12.2.3. 数据清理和转换 
12.2.4. 情绪分析 

12.3. 使用 RNN 对意见进行分类 

12.3.1. 检测评论中的主题 
12.3.2. 使用Deep Learning算法进行情感分析 

12.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络 

12.4.1. 训练用于机器翻译的 RNN 
12.4.2. 使用编码器-解码器网络进行机器翻译 
12.4.3    使用 RNN 提高机器翻译准确性 

12.5. 注意力机制 

12.5.1. 关怀机制在RNN中的应用 
12.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性 
12.5.3. 神经网络中注意力机制的优点 

12.6. Transformer模型 

12.6.1. 使用 Transformers 模型进行自然语言处理 
12.6.2. Transformers 模型在视觉中的应用 
12.6.3. Transformers 模型的优点 

12.7. 视觉变形金刚 

12.7.1. 使用 Transformers 模型实现视觉 
12.7.2. 图像数据预处理 
12.7.3. 为视觉训练 变形金刚 模型 

12.8. 拥抱脸 变形金刚 书架 

12.8.1. 使用Hugging FaceTransformer库 
12.8.2. 抱抱脸的 变形金刚 图书馆应用程序 
12.8.3. 抱抱脸 变形金刚 图书馆的优势 

12.9. 其他Transformer库比较 

12.9.1. 不同 Transformers 库之间的比较 
12.9.2. 使用其他 Transformers 库 
12.9.3. 其他 Transformers 库的优点 

12.10. 使用NLP（自然语言处理）应用的RNN和注意力开发。实际应用 

12.10.1. 使用 RNN 和注意力机制开发自然语言处理应用程序 
12.10.2. 在实施过程中使用 RNN、护理机制和 Transformers 模型 
12.10.3. 实际应用评价 

模块13. 自动编码器、GAN 和扩散模型 

13.1. 高效的数据表示 

13.1.1. 降维 
13.1.2. 深度学习 
13.1.3. 紧凑的表示 

13.2. 使用不完全线性自动编码器执行 PCA 

13.2.1. 训练过程 
13.2.2. Python 中的实现 
13.2.3. 测试数据的使用 

13.3. 堆叠式自动编码器 

13.3.1. 深度神经网络 
13.3.2. 编码架构的构建 
13.3.3. 使用正则化 

13.4. 卷积自动编码器 

13.4.1. 卷积模型设计 
13.4.2. 训练卷积模型 
13.4.3. 评估结果 

13.5. 去噪自动编码器 

13.5.1. 过滤器应用 
13.5.2. 编码模型设计 
13.5.3. 使用正则化技术 

13.6. 分散自动编码器 

13.6.1. 提高编码效率 
13.6.2. 最小化参数数量 
13.6.3. 使用正则化技术 

13.7. 变分自动编码器 

13.7.1. 使用变分优化 
13.7.2. 无监督深度学习 
13.7.3. 深层潜在表征 

13.8. 时尚 MNIST 图像的生成 

13.8.1. 模式识别 
13.8.2. 影像学 
13.8.3. 深度神经网络训练 

13.9. 生成对抗网络和扩散模型 

13.9.1. 从图像生成内容 
13.9.2. 数据分布建模 
13.9.3. 使用对抗性网络 

13.10 模型的实施 

13.10.1. 实际应用 
13.10.2. 模型的实施 
13.10.3. 使用真实数据 
13.10.4. 评估结果 

模块14. 生物启发式计算  

14.1. 仿生计算简介 

14.1.1. 仿生计算简介 

14.2. 社会适应算法 

14.2.1. 基于蚁群的仿生计算 
14.2.2. 蚁群算法的变体 
14.2.3. 粒子云计算 

14.3. 遗传算法 

14.3.1. 一般结构 
14.3.2. 主要算子的实现 

14.4. 遗传算法的空间探索-开发策略 

14.4.1. CHC算法 
14.4.2. 多模式问题 

14.5. 进化计算模型（一） 

14.5.1. 进化策略 
14.5.2. 进化编程 
14.5.3. 基于差分进化的算法 

14.6. 进化计算模型（二） 

14.6.1. 基于分布估计 (EDA) 的演化模型 
14.6.2. 遗传编程 

14.7. 进化规划应用于学习问题 

14.7.1. 基于规则的学习 
14.7.2. 实例选择问题中的进化方法 

14.8. 多目标问题 

14.8.1. 支配的概念 
14.8.2. 进化算法在多目标问题中的应用 

14.9. 神经网络 （一） 

14.9.1. 神经网络简介 
14.9.2. 神经网络的实际例子 

14.10. 神经网络（二） 

14.10.1. 神经网络在医学研究中的用例 
14.10.2. 神经网络在经济学中的使用案例 
14.10.3. 神经网络在计算机视觉中的使用案例 

模块15. 人工智能：战略和应用  

15.1. 金融服务 

15.1.1. 人工智能 (IA) 对金融服务的影响。  机遇与挑战  
15.1.2. 使用案例  
15.1.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.1.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.2. 人工智能对卫生服务的影响  

15.2.1. 人工智能对医疗保健领域的影响机遇与挑战  
15.2.2. 使用案例 

15.3. 在卫生服务中使用人工智能的相关风险 

15.3.1. 使用人工智的相关潜在风险 
15.3.2. 人工智能未来的潜在发展/用途  

15.4. 零售  

15.4.1. 人工智能对RetIAl业的影响机遇与挑战  
15.4.2. 使用案例  
15.4.3. 使用人工智的相关潜在风险  
15.4.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.5. 行业   

15.5.1. 人工智能对工业的影响。机遇与挑战 
15.5.2. 使用案例 

15.6. 在工业中使用人工智能的潜在风险   

15.6.1. 使用案例 
15.6.2. 使用人工智的相关潜在风险 
15.6.3. 人工智能未来的潜在发展/用途  

15.7. 公共行政  

15.7.1. 人工智能对公共行政的影响。机遇与挑战 
15.7.2. 使用案例  
15.7.3. 使用人工智的相关潜在风险  
15.7.4. 人工智能未来的潜在发展/用途  

15.8. 教育  

15.8.1. 人工智能对教育的影响。机遇与挑战 
15.8.2. 使用案例  
15.8.3. 使用人工智的相关潜在风险  
15.8.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.9. 林业和农业  

15.9.1. 人工智能对林业和农业的影响机遇与挑战  
15.9.2. 使用案例 
15.9.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.9.4. 人工智能未来的潜在发展/用途  

15.10. 人力资源  

15.10.1. 人工智能人力资源 的影响机遇与挑战 
15.10.2. 使用案例  
15.10.3. 使用人工智的相关潜在风险  
15.10.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

模块16. 用于临床研究的人工智能方法和工具 

16.1. 临床研究中的人工智能技术和工具 

16.1.1. 利用机器学习识别临床数据中的模式 
16.1.2    为临床试验开发预测算法 
16.1.3    实施人工智能系统，改善患者招募工作 
16.1.4    利用 Tableau 实时分析研究数据的人工智能工具

16.2. 临床研究中的统计方法和算法 

16.2.1    应用先进的统计技术分析临床数据 
16.2.2    使用算法验证和核实测试结果 
16.2.3    在临床研究中实施回归和分类模型 
16.2.4. 使用计算统计方法分析大型数据集 

16.3. 实验设计和结果分析 

16.3.1    利用 IBM Watson Health 的人工智能高效设计临床试验的策略
16.3.2. 用于分析和解释实验数据的人工智能技术 
16.3.3    利用人工智能模拟优化研究方案 
16.3.4    利用人工智能模型评估治疗的有效性和安全性 

16.4. 利用 Aidoc 在研究中使用人工智能解读医学图像

16.4.1. 开发用于自动检测图像中病变的人工智能系统
16.4.2    利用深度学习进行医学影像分类和分割 
16.4.3    提高成像诊断准确性的人工智能工具 
16.4.4    利用人工智能进行放射和磁共振图像分析 

16.5. 分析临床和生物医学数据 

16.5.1    基因组和蛋白质组数据处理与分析中的人工智能 DeepGenomics
16.5.2. 综合分析临床和生物医学数据的工具 
16.5.3    利用人工智能识别临床研究中的生物标记物 
16.5.4    基于生物医学数据的临床结果预测分析 

16.6. 临床研究中的高级数据可视化 

16.6.1    为临床数据开发交互式可视化工具 
16.6.2    使用人工智能创建复杂数据的图形表示 Microsoft Power BI
16.6.3. 便于解读研究成果的可视化技术 
16.6.4    用于生物医学数据可视化的增强现实和虚拟现实工具 

16.7. 科学和临床文献中的自然语言处理 

16.7.1    利用 Linguamatics 将 NLP 应用于科学文献和临床记录分析
16.7.2. 从医学文本中提取相关信息的人工智能工具 
16.7.3. 用于科学出版物摘要和分类的人工智能系统 
16.7.4    使用 PNL 识别临床文件的趋势和模式 

16.8. 利用谷歌云医疗 API 和 IBM Watson Health 在临床研究中进行异构数据处理

16.8.1. 整合和分析各种临床数据源的人工智能技术 
16.8.2. 管理非结构化临床数据的工具 
16.8.3    用于关联临床和人口统计数据的人工智能系统 
16.8.4    通过多维数据分析 深入了解 临床情况 

16.9. 神经网络在生物医学研究中的应用 

16.9.1    利用神经网络进行疾病建模和治疗预测 
16.9.2    神经网络在遗传病分类中的应用 
16.9.3    开发基于神经网络的诊断系统 
16.9.4    神经网络在个性化医疗中的应用 

16.10. 预测建模及其对临床研究的影响 

16.10.1. 开发用于预测临床结果的预测模型 
16.10.2. 利用人工智能预测副作用和不良反应 
16.10.3. 在临床试验优化中实施预测模型 
16.10.4. 利用预测模型进行医疗风险分析 

模块17. 利用人工智能开展生物医学研究 

17.1. 设计和实施人工智能观察研究 

17.1.1. 在研究中采用人工智能进行人群选择和细分 
17.1.2    使用算法实时监测观察研究数据 
17.1.3    与 Flatiron Health 合作，在观察性研究中识别模式和相关性的人工智能工具
17.1.4. 观察研究中数据收集和分析过程的自动化 

17.2. 临床研究中模型的验证和校准 

17.2.1    确保临床模型准确可靠的人工智能技术 
17.2.2    在临床研究中使用人工智能校准预测模型 
17.2.3    利用 KNIME 分析平台的人工智能对临床模型进行交叉验证的方法
17.2.4. 评估临床模型通用性的人工智能工具 

17.3. 在临床研究中整合异构数据的方法 

17.3.1    将临床、基因组和环境数据与 DeepGenomics 结合起来的人工智能技术
17.3.2. 使用算法处理和分析非结构化临床数据 
17.3.3    利用 Informatica 医疗保健数据管理实现临床数据标准化和规范化的人工智能工具
17.3.4. 用于关联不同类型研究数据的人工智能系统 

17.4. 通过 Flatiron Health 的 OncologyCloud 和 AutoML 实现多学科生物医学数据集成

17.4.1. 结合不同生物医学学科数据的人工智能系统 
17.4.2    综合分析临床和实验室数据的算法 
17.4.3    可视化复杂生物医学数据的人工智能工具 
17.4.4    利用人工智能从多学科数据中创建整体健康模型 

17.5. 生物医学数据分析中的深度学习算法 

17.5.1    神经网络在遗传和蛋白质组数据分析中的应用 
17.5.2    利用深度学习识别生物医学数据中的模式 
17.5.3    利用深度学习开发精准医疗预测模型 
17.5.4    通过 Aidoc 在高级生物医学图像分析中应用人工智能

17.6. 利用自动化优化研究流程 

17.6.1    贝克曼库尔特公司通过人工智能系统实现实验室日常工作自动化
17.6.2. 利用人工智能高效管理科研资源和时间 
17.6.3    优化临床研究工作流程的人工智能工具 
17.6.4    跟踪和报告研究进展的自动化系统 

17.7. 利用人工智能进行医学模拟和计算建模 

17.7.1    开发模拟临床场景的计算模型 
17.7.2    利用人工智能模拟薛定谔的分子和细胞相互作用 
17.7.3. 与 GNS Healthcare 合作开发用于疾病预测建模的人工智能工具
17.7.4. 人工智能在药物和治疗效果模拟中的应用 

17.8. 利用手术室在临床研究中使用虚拟现实和增强现实技术

17.8.1. 在医学培训和模拟中采用虚拟现实技术 
17.8.2    在外科手术和诊断中使用增强现实技术 
17.8.3    用于行为和心理研究的虚拟现实工具 
17.8.4    身临其境技术在康复和治疗中的应用 

17.9. 应用于生物医学研究的数据挖掘工具 

17.9.1    使用数据挖掘技术从生物医学数据库中提取知识 
17.9.2    采用人工智能算法发现临床数据中的模式 
17.9.3    利用 Tableau 在大型数据集中识别趋势的人工智能工具
17.9.4. 应用数据挖掘生成研究假设  

17.10. 利用人工智能开发和验证生物标志物 

17.10.1. 利用人工智能识别和描述新型生物标记物 
17.10.2. 在临床研究中采用人工智能模型进行生物标记物验证 
17.10.3. 利用人工智能工具将生物标记物与 Oncimmune 的临床结果联系起来
17.10.4. 人工智能在个性化医疗生物标记分析中的应用 

模块18. 人工智能在临床研究中的实际应用 

18.1. 基因组测序技术和 DeepGenomics 的人工智能数据分析

18.1.1. 利用人工智能快速准确地分析基因序列 
18.1.2    在解读基因组数据时使用机器学习算法 
18.1.3    识别基因变异和突变的人工智能工具 
18.1.4    人工智能在基因组与疾病和性状相关性方面的应用 

18.2. 利用 Aidoc 对生物医学图像进行人工智能分析

18.2.1. 开发用于医学图像异常检测的人工智能系统 
18.2.2. 深度学习在 X 光、核磁共振成像和 CT 扫描解读中的应用 
18.2.3. 提高诊断成像准确性的人工智能工具 
18.2.4    在生物医学图像分类和分割中应用人工智能 

18.3. 临床实验室的机器人技术和自动化 

18.3.1    使用机器人实现实验室测试和流程自动化 
18.3.2    实施生物样本管理自动化系统 
18.3.3    开发机器人技术，提高临床分析的效率和准确性 
18.3.4    在 Optum 的实验室工作流程优化中应用人工智能

18.4. 人工智能在个性化治疗和精准医疗中的应用 

18.4.1    为个性化医疗开发人工智能模型 
18.4.2    根据基因图谱使用预测算法选择疗法 
18.4.3    使用 PharmGKB 调整药物剂量和组合的人工智能工具
18.4.4. 应用人工智能确定针对特定群体的有效治疗方法  

18.5. 通过 ChatGPT 和 AmazonComprehend Medical 实现人工智能辅助诊断的创新

18.5.1. 实施人工智能系统，实现快速准确诊断 
18.5.2    通过数据分析利用人工智能进行早期疾病识别 
18.5.3    开发用于临床检验解释的人工智能工具 
18.5.4    应用人工智能结合临床和生物医学数据进行综合诊断 

18.6. 利用 Metabiomics 将人工智能应用于微生物组和微生物学研究

18.6.1. 利用人工智能分析和绘制人类微生物组图谱 
18.6.2. 采用算法研究微生物组与疾病之间的关系 
18.6.3    用于微生物研究模式识别的人工智能工具 
18.6.4    人工智能在微生物治疗研究中的应用 

18.7. 临床试验中的可穿戴设备和远程监控 

18.7.1    与 FitBit 合作开发用于持续健康监测的人工智能可穿戴设备
18.7.2. 利用人工智能解读可穿戴设备收集的数据 
18.7.3    在临床试验中实施远程监控系统 
18.7.4    利用可穿戴数据在临床事件预测中应用人工智能 

18.8. 借助Oracle健康科学部实现临床试验管理中的人工智能

18.8.1. 利用人工智能系统优化临床试验管理 
18.8.2    在参与人选择和监测中实施人工智能 
18.8.3    用于分析临床试验数据和结果的人工智能工具 
18.8.4    应用人工智能提高审判效率和降低审判成本 

18.9. 人工智能辅助疫苗和治疗开发

18.9.1. 利用人工智能加速疫苗研发 
18.9.2    在确定潜在治疗方法时采用预测模型 
18.9.3    模拟疫苗和药物反应的人工智能工具 
18.9.4    人工智能在疫苗和疗法个性化方面的应用 

18.10. 免疫学和免疫反应研究中的人工智能应用 

18.10.1. 利用 Immuneering 开发人工智能模型，了解免疫机制
18.10.2. 利用人工智能识别免疫反应模式 
18.10.3. 在自身免疫性疾病研究中应用人工智能 
18.10.4. 人工智能在个性化免疫疗法设计中的应用 

模块19. 临床研究中的 大数据分析 和机器学习 

19.1. 临床研究中的大数据 ：概念和工具 

19.1.1. 临床研究领域的数据爆炸 
19.1.2. 大数据 的概念和主要工具 
19.1.3. 大数据 在临床研究中的应用 

19.2. 利用 KNIME 和 Python 挖掘临床和生物医学记录中的数据 

19.2.1. 数据挖掘的主要方法 
19.2.2. 整合临床和生物医学记录数据 
19.2.3. 检测临床和生物医学记录中的模式和异常情况 

19.3. 利用 KNIME 和 Python 在生物医学研究中使用机器学习算法

19.3.1. 生物医学研究中的分类技术 
19.3.2. 生物医学研究中的回归技术 
19.3.4. 生物医学研究中的无监督技术 

19.4. 利用 KNIME 和 Python 在临床研究中使用预测分析技术

19.4.1. 临床研究中的分类技术 
19.4.2. 临床研究中的回归技术 
19.4.3. 深度学习 在临床研究中的应用 

19.5. 利用 KNIME 和 Python 在流行病学和公共卫生领域建立人工智能模型 

19.5.1. 流行病学和公共卫生分类技术 
19.5.2. 流行病学和公共卫生的回归技术 
19.5.3. 用于流行病学和公共卫生的无监督技术 

19.6. 生物网络和疾病模式分析 

19.6.1. 探索生物网络中的相互作用以识别疾病模式 
19.6.2. 在网络分析中整合 omics 数据，描述生物复杂性的特征 
19.6.3. 应用 机器学习 发现疾病模式 

19.7. 利用工作流和类 Python 平台开发临床预后工具

19.7.1. 创建基于多维数据的临床预后创新工具 
19.7.2. 整合临床和分子变量开发预后工具 
19.7.3. 评估预后工具在各种临床环境中的有效性 

19.8. 利用 PowerBI 和 Python 类工具实现复杂数据的高级可视化和交流

19.8.1. 使用先进的可视化技术表现复杂的生物医学数据 
19.8.2. 制定有效的沟通策略，展示复杂的分析结果 
19.8.3. 在可视化中采用互动工具以提高理解能力 

19.9. 大数据管理中的数据安全和挑战 

19.9.1. 应对大数据背景下的数据安全挑战 大数据 生物医学 
19.9.1. 大型生物医学数据集管理中的隐私保护策略 
19.9.3. 实施安全措施，降低处理敏感数据的风险 

19.10. 生物医学 大数据 的实际应用和案例研究 

19.10.1. 探索在临床研究中实施生物医学 大数据 的成功案例 
19.10.2. 制定在临床决策中应用 大数据 的实用战略 
19.10.3. 通过生物医学领域的案例研究进行影响评估和吸取经验教训 

模块20. 人工智能在临床研究中的伦理、法律和未来问题 

20.1. 在临床研究中应用人工智能的伦理问题 

20.1.1. 临床研究环境中人工智能辅助决策的伦理分析 
20.1.2. 在临床研究中使用人工智能算法选择参与者的伦理问题 
20.1.3. 解释人工智能系统在临床研究中产生的结果时的伦理考虑因素 

20.2. 生物医学人工智能的法律和监管考虑因素 

20.2.1. 分析生物医学领域开发和应用人工智能技术的法律规定
20.2.2. 评估特定法规的合规性，确保基于人工智能的解决方案的安全性和有效性 
20.2.3. 应对与在生物医学研究中使用人工智能有关的新监管挑战 

20.3. 知情同意和使用临床数据的伦理问题

20.3.1. 制定战略，确保在涉及人工智能的项目中获得有效的知情同意 
20.3.2. 在人工智能驱动的研究中收集和使用敏感临床数据的伦理问题 
20.3.3. 解决与研究项目中临床数据的所有权和获取有关的伦理问题 

20.4. 临床研究中的人工智能与问责制 

20.4.1. 评估在临床研究方案中实施人工智能系统的伦理和法律责任 
20.4.2. 制定战略，应对生物医学研究中应用人工智能可能产生的不良后果 
20.4.3. 人工智能积极参与临床研究决策的伦理考虑因素 

20.5. 人工智能对公平和获得医疗服务的影响 

20.5.1. 评估人工智能解决方案对公平参与临床试验的影响 
20.5.2. 制定战略，改善在不同临床环境中获取人工智能技术的机会 
20.5.3. 与在医疗保健领域应用人工智能有关的利益和风险分担伦理问题 

20.6. 研究项目中的隐私和数据保护 

20.6.1. 确保涉及使用人工智能的研究项目参与者的隐私 
20.6.2    制定生物医学研究数据保护政策和做法 
20.6.3. 应对在临床环境中处理敏感数据时面临的具体隐私和安全挑战 

20.7. 人工智能与生物医学研究的可持续性 

20.7.1. 评估在生物医学研究中实施人工智能对环境的影响和相关资源
20.7.2. 在将人工智能技术融入临床研究项目方面开发可持续的做法 
20.7.3. 在生物医学研究中采用人工智能的资源管理伦理和可持续性 

20.8. 人工智能模型在临床环境中的审核和可解释性

20.8.1. 制定审计规程，评估临床研究中人工智能模型的可靠性和准确性 
20.8.2. 算法可解释性中的伦理问题，以确保理解人工智能系统在临床环境中做出的决定 
20.8.3. 应对生物医学研究中解释人工智能模型结果的伦理挑战 

20.9. 临床人工智能领域的创新和创业精神 

20.9.1. 为临床应用开发人工智能解决方案时负责任的创新伦理 
20.9.2. 在临床人工智能领域制定符合伦理的商业战略 
20.9.3. 临床领域商业化和采用人工智能解决方案的伦理考虑因素 

20.10. 国际临床研究合作中的伦理考虑 

20.10.1. 为人工智能驱动的研究项目中的国际合作制定伦理和法律协议
20.10.2. 多机构和多国参与人工智能技术临床研究的伦理问题 
20.10.3. 应对与生物医学研究全球合作相关的新伦理挑战

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