大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python 影像学学习班的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python 影像学学习班的解答，让我们一起看看吧。
如果学习python用在医学影像学上，方向怎样走？
这个问题还差一些前提，不知道题主目前的知识水平和专业方向是怎么样的。
泛泛的内容就不说了，只说干货吧：
- 吴恩达教授的Deeplearnin.ai系列视频，分5个微课程。这是一套深度学习的入门经典课程，起点要求不高，学习的难度也较低，每一部的学习时间大概一两周左右。本课程的原***在Coursera网站上的specialization栏目中，注册后可以进行学习。做完练习后网站颁发微专业证书。缺点是要付费，每个月40美元左右吧。不想付费的，可选择旁听，可以做作业，但是就无法得到证书了。 为了帮助国人在该领域的发展，吴恩达教授将该课程授权给了网易云课堂，可免费观看，并且配有中文字幕。可去网易云课堂搜索“深度学习工程师微专业”即可。这一部分学习完后，基本就能掌握深度学习以及Python的使用了。
- MURA医学影像数据集。深度学习中，方法的掌握是一方面，而训练数据集则是另一个要点 2018年初，斯坦福吴恩达团队开源了这个数据集，包含 14982 个病例的上肢肌肉骨骼X光片。每个病例包含一个或多个图像，均由放射科医师手动标记。团队表示，为鼓励医学影像诊断模型的进步，MURA 数据库可以***。数据集地址为***s://stanfordmlgroup.github. io/projects/mura
掌握了上面的两点，就基本上能满足题主的要求，其余的就是水到渠成了。想要继续深入学习，网络上优秀的课程也极为丰富，不过那都是后话了。
人工智能该如何学起？
首先得看是什么基础，比如数学、软件、算法、架构、心理学、自动化、脑科学、统计学等等，凡是短板都得补一补。
其次看你要解决哪方面的问题，如识别、自动驾驶、天气预报、语音语意、量化金融、图像处理、财务分析等等，每个领域的要求都不一样，比如做医学影响诊断的就得需要学习一些影像学知识。
需要找专业的老师带着学，如果自学的话必须进入专业的圈子交流。
学位课程：马克思主义基本原理、大学英语、学校体育理论课程、高等数学、实习、毕业论文等。
核心课程：机器学习、深度学习、神经元算法、傅里叶变换、小波算法、时间序列、初级的高等代数和概率论、c++、编译原理、操作系统等等。
首先得看是什么基础，比如数学、软件、算法、架构、心理学、自动化、脑科学、统计学等等，凡是短板都得补一补。
其次看你要解决哪方面的问题，如视觉识别、自动驾驶、天气预报、语音语意、量化金融、图像处理、财务分析等等，每个领域的要求都不一样，比如做医学影响诊断的就得需要学习一些影像学知识。
需要找专业的老师带着学，如果自学的话必须进入专业的圈子交流。
如果不懂编程，首先要快速学习下编程，最好是python，目前很多ai项目是用python实现的；然后去github上找些自己感兴趣的简单的完整的项目玩玩，自己修改修改参数，重新训练等等，看看效果。然后找相应的博客看看这是怎么实现的，再往大的看这个领域是什么样的：这个领域有些基础知识、有哪些牛人或者[_a***_]（包括研究机构和企业），然后再去理解数学方面的。如果数学好，也可以早点看数学方面的。
到此，以上就是小编对于python 影像学学习班的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 影像学学习班的2点解答对大家有用。
