ChatGPT等AI技術在醫(yī)療領域的應用

  培訓講師：葉梓

講師背景：
葉梓老師葉梓，工學博士，高級工程師?，F某大型上市企業(yè)資深技術專家。2005年上海交通大學計算機專業(yè)博士畢業(yè)，在校期間的主研方向為數據挖掘、機器學習、人工智能。畢業(yè)后即進入軟件行業(yè)從事信息化技術相關工作；負責或參與了多項、省市級人工智能及大數 詳細>>

葉梓
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ChatGPT等AI技術在醫(yī)療領域的應用詳細內容

ChatGPT等AI技術在醫(yī)療領域的應用

ChatGPT等AI技術在醫(yī)療領域的應用
背景與基礎知識
- 生成式人工智能(AIGC)概念
- ChatGPT歷史與發(fā)展
ChatGPT在醫(yī)療科研領域的基礎應用
- 基于ChatGPT的科研工作
- 用ChatGPT實現摘要、總結、綜述
- 如何一小時之內編寫一篇論文
- 提示詞工程
ChatGPT模型背后的NLP基礎知識
- 深度學習算法基礎
- MLP與CNN、RNN
- 特殊字符、分詞與停用詞處理技術
- 詞向量與Embedding
Transformer基礎
- 需要的僅僅是“注意力”
- Transformer中的block
- 多頭自注意力機制
- 位置編碼
- 解碼器的構造
- BERT與GPT等NLP模型
初代GPT
- 獨角獸的威力
- GPT的內部架構
- 基于Transformer的改造
- 自注意力機制的改進
chatGPT的原理介紹
1、指示學習與InstructGPT2、相關數據集
3、有監(jiān)督微調（SFT）
4、從人類反饋中RL的思路
5、獎勵建模（RM）
6、運用PPO改進
結合RAG框架的ChatGPT在醫(yī)療領域的應用
- 基于LangChain的醫(yī)學知識問答
- 基于LangChain文獻內容檢索
學習LangChain所需的知識儲備
1、詞嵌入與語義空間
2、高維向量的快速模糊匹配
3、局部敏感哈希（LSH）
4、向量數據庫
LangChain的原理
1、大模型利用的難點與痛點
2、Langchain的基本思路
3、關鍵組件
進階的RAG技巧
1、分塊與embedding
2、搜索索引
3、重排序與過濾
4、查詢轉換
基于微調訓練的ChatGPT在醫(yī)療領域的應用
- ChatGPT用于問診
- 基于ChatGPT開展流調工作
- 構建醫(yī)療領域的知識圖譜
人工智能實驗環(huán)境的搭建
- 機器學習環(huán)境與深度學習環(huán)境
- Python編程與數據科學工具庫介紹
- GPU與cuda- 深度學習框架：TensorFlow與PyTorch機器學習進階與評估
- 機器學習流程與特征工程
- 模型評估指標與交叉驗證
- 可解釋性分析在醫(yī)學領域中的重要性
ChatGLM部署
1、ChatGLM3-6B介紹
2、ChatGLM3搭建流程
3、應用場景（工具調用、代碼執(zhí)行）
4、權重量化
ChatGLM3原理
1、Code Interpreter
2、多模態(tài)CogVLM3、WebGLM搜索增強
微調大模型
1、基于chatGLM的微調
2、LoRA3、Prefix Tuning
4、P-Tuning
5、Prompt Tuning
6、freeze
7、構建訓練數據集
其他AI應用：醫(yī)學圖像、影像分析的實踐
- 醫(yī)學影像數據的預處理
- 處理醫(yī)學影像數據（DICOM）
- AI在診斷前列腺腫瘤中的應用
- 智能化病理讀片
- 自動實現血常規(guī)分析中細胞計數
醫(yī)學圖像、影像分析所需的人工智能知識
- 卷積神經網絡（CNN）
- Alexnet- 從VGG到GoogLenet- 模型退化與ResNet- DenseNet、efficientnet- R-CNN
- SPPNET（全圖卷積、SPP層）
- Fast-RCNN與Faster-RCNN

 

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