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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deep-learning-aplicado-diagnostico-de-covid-19-en-rayos-x/
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课程名称：深度学习应用：基于X光的Covid-19诊断 概述：欢迎参加本课程，这是一门100%应用性的课程。在这里，您将学习如何逐步构建和部署深度学习模型，用于分析和处理胸部X光图像，以区分Covid-19与正常图像。 课程结构： - 深度学习是什么？ - 深度学习的意义 - 卷积神经网络 - 数据增强与图像归一化 - 迁移学习 - 预训练模型：DenseNet - 深度学习模型的构建与训练 - 通过准确性、敏感性和特异性等指标评估深度学习模型 - 在云环境中配置Google Cloud Platform + CentOS进行部署 - 从零开始将模型作为REST Web服务部署到云端 - 从零开始实现Web服务的调用 - 深度学习项目中的技术和领域考虑 课程特点： 本课程是100%实用课程，注重算法开发，通过实验室课程和完全动手的编程活动，您将能够详细解读每一行代码，同时不忽视相关理论基础。 所需工具： 本课程所需的所有工具都可以直接在Google云端配置，因此无需花时间在本地安装工具。课程将使用流行且成熟的Python 3.0生态系统工具，如TensorFlow、Keras、Pandas、NumPy、Flask等进行开发。部署将逐步使用Google云配置虚拟机，操作系统为Linux CentOS。
Bienvenido a este curso 100% aplicado en el que podrás aprender el paso-a-paso de la construcción y despliegue de un modelo de Deep Learning para el análisis y procesamiento de imágenes de Rayos X de tórax y clasificar imágenes de Covid-19 vs Normal.Estructura temática:¿Qué es Deep Learning?¿Por qué Deep Learning?Redes Neuronales ConvolucionalesData augmentation e Image normalizationTransfer LearningModelos Pre-entrenados: DenseNetConstrucción y entrenamiento de un modelo de Deep LearningEvaluación de un modelo de Deep Learning vía métricas como: Accuracy, Sensitivity y/o SpecificityConfiguración de ambiente en la nube para el despliegue en Google Cloud Platform + CentOSDespliegue de modelos en la nube como Servicio Web REST desde ceroImplementación de llamadas al Servicio Web desde ceroConsideraciones técnicas y de dominio en los proyectos de Deep LearningCurso 100% práctico:El curso prioriza el desarrollo de algoritmos en sesiones de laboratorio y actividades de programación 100% hands-on con los que podrás reproducir cada una de las líneas de código con explicaciones muy bien detalladas, sin descuidar los fundamentos teóricos de cada uno de los conceptos descritos.Herramientas Python 3.0:Todas las herramientas necesarias para el curso se podrán configurar directamente en la nube de Google; por tanto, no será necesario invertir tiempo en instalaciones de herramienta de forma local.El curso se desarrolla con las herramientas más populares y de alta madurez del ecosistema de Python 3.0 como:TensorFlowKerasPandasNumPyFlaskEtc.El despliegue se realiza utilizando la nube de Google en la que se configura paso a paso una máquina virtual (virtual machine) usando la distribución Linux CentOS como sistema operativo del servidor.
