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DIT968深机学习，7.5学分
课程内容本课程的目的是对深度机器学习（也称为深度学习或深度神经网络）进行全面介绍。在过去的几年中，深度机器的学习已大大改变了各个领域的最新表现状态，包括语音识别，计算机视觉和强化学习（例如，使用，例如学习如何玩游戏）。我们主要关注有关这些网络如何构建和培训的基本原则，但我们还涵盖了不同应用程序中使用的许多关键技术。总体目标是对深度机器学习的有用方式以及如何应用它们来解决实际重要性问题的技能有深入的了解。在课程中，将涵盖以下广泛区域：
模块手册 自主系统人工智能工程
在本模块结束时，学生应该：• 对所呈现的当代深度机器学习主题形成批判性理解，了解这些主题如何应用于相关的工业问题，并具有在研究和工业环境中满足未来新兴需求的潜力，• 对分析相关计算机视觉和雷达深度机器学习的机器感知算法的原理和实践有深入的了解，• 开发高度专业化和先进的技术技能，以制定和解决涉及在自主系统和计算机视觉任务中使用一系列算法方法使用当代深度机器学习方法的问题，• 开发高度专业化的软件解决方案经验，利用当代深度机器学习方法解决自主系统机器感知和计算机视觉背景下的工业和研究应用任务。
Medicine®
on。其最大的公开版本GPT-3，具有1750亿个参数，是基于神经网络深度机器学习的第三代自回归语言模型，在自然语言处理方面取得了长足的进步，在AI语言生成中树立了新的基准。[2,3]最近，Openai于2022年11月作为聊天机器人模型介绍了gpt-3的修改版Chatgpt-3.5，它是先前启动的AI Chatbots的高度精制且强大的版本。[4,5]它已经接受了大量数据的培训，包括书籍，网站，文章，期刊和其他在线资源。[6]这种预训练使其能够实现最新的自然语言功能，例如提问，连贯的写作，解决问题和计算任务。[7]此外，与以前的国家相比，Chatgpt经过精心调整，以进行更具挑战性的自然语言处理任务，并改善了响应的相关性和准确性，上下文理解和灵活性。[4,7]因此，它可以识别人类输入中的细微差别和复杂性，从而能够产生类似人类的对话文本或对各种提示和询问的响应。[5,8]这使得在各种受试者之间进行动态讨论。是2023年3月推出的更高级和更复杂的版本Chatgpt-4，其创意和增强性能比其先前的版本Chatgpt-3.5发行。随着其不断增长的用法，Chatgpt在几乎每个医学和科学学术界几乎都以多种方式被利用。[9]它能够响应包含图像，图形和其他非文本数据源的输入的能力，使其对人类的独特性甚至更有用。尽管AI LLM已在各种领域（例如营销，数据管理和客户支持）中广泛使用，但他们的医学和医疗保健干预受到了相对限制。但是，自发布以来，AI Chatgpt已成为一种新的医疗科学轰动，吸引了观众在医疗保健和医学方面的激动人心的机会。chatgpt在专业考试中多次进行了测试，其回答反映了其通过逻辑和相关信息环境解决复杂的医疗方案的能力。[10,11]关于医疗保健教育和科学写作，Chatgpt还表现出明亮，革命性的潜力，以增强和加速教学，学习和写作过程的过程。[12,13]此外，Chatgpt在临床实践中的实施是目前正在探索的一个有趣领域，突出了其潜在的利益，可提高医疗保健系统的质量和效率。尽管Chatgpt在医疗保健和医学科学方面具有一系列有希望的含义，但它也引起了人们对其使用情况的一些有效问题。科学幻觉是Chatgpt中众所周知的事件，它指的是科学合理且准确的虚假factual数据。此外，审查将提供有关未来可能性和建议的见解，以防止使用不当。[14]此外，偏见和窃的风险，道德，社会和法律并发症，数据责任，质量，透明度，过度依赖的风险以及技术吸引力 - 还有其他可能存在的缺点，以增强其使用。[15]本综述旨在全面概述CHATGPT在医学科学，医疗保健研究和教育，科学写作以及基于当前证据的临床环境中的能力和局限性。