項目背景
新型冠狀病毒肺炎防疫是2020年的絕對大事件。疫情至今已歷時3個多月，雖然我國的疫情即將得到完全控制，但是從全世界范圍來看，形勢非常嚴峻。核酸檢測是目前常用的新冠肺炎病人的快速識別手段，但是效果一般，很難起到一錘定音的效果。
項目內(nèi)容
阿里巴巴達摩院使用人工智能方法，可以在20秒內(nèi)完成新冠肺炎病人CT圖片的識別；廣東省的科研機構(gòu)也研發(fā)出了90%以上準確率的新冠肺炎病人CT圖片識別系統(tǒng)，人工智能正在抗疫前線大放異彩。我們將使用類似的思路嘗試搭建快速識別新冠肺炎CT圖片的人工智能系統(tǒng)。我們首先收集了一些新冠肺炎病人和非病人的CT圖片信息，在使用人工智能方法進行初步特征工程處理后，使用機器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建新冠肺炎快速識別系統(tǒng)，從而嘗試解決現(xiàn)實生活的熱點問題。
你將收獲
- 數(shù)據(jù)科學(xué)硬技能與軟實力雙提升
- 針對熱點課題完成的Python代碼與報告
- 與目標專業(yè)匹配的對口經(jīng)歷
- 課程與項目證書
