AI_in_healthcare

医学人工智能与机器学习

（2019年暑期选修课）

课程介绍：

本课程将讲解最前沿的机器学习与人工智能基础理论知识，并将介绍其在三大生物医学场景（医学影像学数据、组学数据、电子病历数据）中的运用。希望通过本课程的教学，可以扩展学生的学术视野，提升知识结构，并激发未来在此领域的研究激情。通过本次课程的学习，希望可以使学生能够掌握人工智能与机器学习的基础理论知识，了解其在生物医学领域中的运用，并初步掌握其基本的实现方式。

课程信息：

选课代码： MED130347（本科生）

FIST课程（复旦大学夏季集中式授课）选课网址

上课地点： 枫林校区 F1103 (改到F2301教室)

授课教师

刘贇教授（复旦大学基础医学院）
韩敬东 教授（中科院马普计算所）
张志峰 （华为AI首席架构师）
吴浩教授（美国Emory大学）
谢志教授（中山大学）
李昕教授（中山大学医学院）
赵兴明 教授（复旦大学类脑研究院）
王鹤教授（复旦大学类脑研究院）
郑小琪 教授（上海师范大学数理学院）
岁波（卫宁健康AI实验室负责人）
党小迪 （华为认证高级讲师）
姚凯强 （华为认证高级讲师）
赵更（华为认证高级讲师）

课前准备

1. Python本地开发环境安装
2. 华为云账号注册及实名认证

日程安排

	星期	节次	课程内容	课程类型	讲义	代码	授课教师	补充材料

7月1日	星期一	2-4	课程简介、AI概览	理论课			刘贇、张志峰

7月1日	星期一	6-8	python编程基础	理论课			华为

7月2日	星期二	2、3	python编程基础实验	实验课			华为

7月2日	星期二	4、6	数学基础知识	理论课			华为

7月2日	星期二	7、8	数学基础知识实验	实验课			华为

7月3日	星期三	2-4	PyTorch、Fastai介绍	理论课			刘贇

7月3日	星期三	6-8	PyTorch、Fastai编程基础实验	实验课			刘贇

7月4日	星期四	2-4	机器学习I——数据预处理及数据挖掘	理论课			李昕

7月4日	星期四	6-8	机器学习II——回归、SVM及生存分析	理论课			郑小琪

7月5日	星期五	2-4	机器学习III——其他机器学习算法	理论课			赵兴明

7月5日	星期五	6-8	机器学习实验	实验课			刘贇、华为

7月6日	星期六	2-4	图像处理理论和应用	理论课			华为

7月6日	星期六	6-8	医学影像图片预处理实验	实验课			华为

7月8日	星期一	2-4	深度学习预备知识和深度学习概览	理论课			华为

7月8日	星期一	6-8	医学影像图片分类实验	实验课			刘贇、华为

7月9日	星期二	2-4	人脸识别与疾病预测	理论课			韩敬东

7月9日	星期二	6-8	医学影像图片分割实验	实验课			刘贇、华为

7月10日	星期三	2-4	磁共振成像与脑疾病	理论课			王鹤

7月10日	星期三	6-8	自然语言处理理论和运用	理论课			华为

7月11日	星期四	2-4	电子病历与疾病预测	理论课			岁波

7月11日	星期四	6-8	自然语言处理实验	实验课			华为

7月12日	星期五	2-4	组学类数据与特征提取	理论课			吴浩

7月12日	星期五	6、7	人工智能与高通量组学	理论课			谢志

7月12日	星期五	8	医学人工智能：缺陷、回顾与展望	理论课			刘贇、张志峰

7月19日	星期五	2-4，6-8	课程项目汇报				刘贇、张志峰

第二节: 8:55~9:40; 第三节: 9:55~10:40; 第四节: 10:50~11:35
第六节: 13:30~14:15; 第七节: 14:25~15:10; 第八节: 15:25~16:10

认证考试

7月22日 1:30 pm：华为HCIA-AI V1.0认证考试（注册学员免费赠送，价值200美金）
考试地点：上海市徐汇区文定路200号盛源恒华大厦803-807室

参考资料

1. 周志华，机器学习，清华大学出版社，2016年
2. Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag GMBH, 2006
3. 李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012年
4. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, etc., Deep Learning, 人民邮电出版社, 2016年
5. Wes McKinney，Python for Data Analysis，O'Reilly Media，2017
6. [美]埃里克·马瑟斯，人民邮电出版社，Python编程，2016-7-1