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DeepLearning AI Tensorflow Developer.pdf - Aditya Jyoti Paul
恭喜！您已完成 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业认证计划的所有 4 门课程。作为此专业认证计划的一部分，您已学习：如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，如何在训练网络识别真实世界图像时使用卷积来提高网络性能，如何教机器使用自然语言处理系统理解、分析和响应人类语音，等等！这些以及其他 TensorFlow 概念将成为即将到来的 AI 驱动未来转型的前沿。
人工智能在外科手术中的应用及前景
1) MD Zeiler 和 R. Fergus：可视化和理解卷积网络，欧洲计算机视觉会议 (2014)。 2) https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/understand- network-predictions-using-occlusion.html 3) Noriyoshi Miyoshi、Ryo Kawasaki、Hidetoshi Eguchi 和 Yuichiro Toki：大阪大学 AI 医院和胃肠外科的现状和前景，Surgery, 83, 11 (2021) 1153。
加拿大——人工智能先驱，现将目光投向医疗保健领域
深度学习推动从学习仿生手臂到预测急诊室患者人数的突破：一切皆有可能。许多深度学习专家认为医疗保健是人工智能最有前景的领域之一，具有无数可能的应用。例如，在阿尔伯塔大学，研究人员正在测试一种实验性的仿生手臂，它使用机器学习来适应和预测截肢者的动作。而在多伦多的汉伯河医院，强大的计算机现在可以处理和分析整个医院的数据（入院、等候时间、转院、出院等），以准确预测患者人数、等候时间和急诊室的瓶颈——提前两天。
用于检测、预测和... 的人工智能
心房颤动 (AF) 是最常见的持续性心律失常，全球有超过 4300 万人受其影响 [ 1 ]。在欧盟，2016 年有近 800 万 65 岁以上的人患有 AF，预计到 2060 年，这一数字将增加到 1400 多万，这是由于寿命延长和 AF 风险因素患病率增加，导致与 AF 检测、诊断和管理相关的成本增加。在诊断的第一年，德国每位 AF 患者的费用超过 2200 美元 [ 2 ]。筛查工作成本高昂：古腾堡健康研究的数据估计，在 65 至 74 岁的普通人群中，基于 12 导联心电图 (ECG) 的筛查每获得一个质量调整生命年的成本约为 30,000 美元 [ 3 ]。人工智能 (AI) 方法（包括机器学习和人工神经网络（深度学习））可以实现
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AI学习数据质量提升支持工具
AI学习数据质量改进支持工具将物体检测中误识别或未检测的原因可视化，从而轻松提高识别率。 通过在深度学习过程中使用此工具，可以缩短使用 RZ/V 系列的视觉 AI 应用程序的开发时间。