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中小学生和学生将教授神经网络从 CT 图像中识别 COVID-19 并预测大流行的发展
首届利用机器学习和计算机视觉方法解决实际医疗问题的教育在线锦标赛由 NTI Club Movement 和高科技学院发起。邀请具有基本 Python 编程技能的高中生和大学生参加新冠挑战赛。参与者将创建神经网络来预测大流行的发展并使用 CT 图像识别疾病。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）首届利用机器学习和计算机视觉方法解决实际医疗问题的教育在线锦标赛由 NTI Club Movement 和高科技学院发起。邀请具有基本 Python 编程技能的高中生和大学生参加新冠挑战赛。参与者将创建神经网络来预测大流行的发展并使用 CT 图像识别疾病。
新冠挑战赛将持续到 7 月 25 日，分三个阶段。第一阶段致力于神经网络和人工智能技术的基础知识。鼓励参与者参加在线入门课程并创建他们的第一个区分猫和狗的分类器。这个阶段的目的是让自己沉浸在主题中，不算数。
在第二阶段，中小学生和学生将熟悉大数据分析的回归分析和机器学习方法。他们的目标是教会神经网络预测冠状病毒大流行的发展以及该国的退出。在他们的工作中，参与者将使用疾病传播第一周的真实数据，并将神经网络获得的预测与现实进行比较。
在第三阶段，团队将使用真实的肺部计算机断层扫描 (CT) 图像来训练神经网络，以识别肺部感染的过程并识别受感染的患者。参与者将掌握使用 OpenCV 和其他计算机视觉工具的图像处理。获胜者将是神经网络尽可能准确的团队。
“高科技学院”是俄罗斯现代工程教育的领导者之一；该公司的开发和解决方案用于培训儿童和青少年在全国不同地区的量化中心和领先学校使用先进技术。他是 NTI Circle Movement 的参与者，也是 NTI 奥林匹克竞赛“自主运输系统”专题的组织者。