项目背景
新型冠状病毒肺炎防疫是2020年的绝对大事件。疫情至今已历时3个多月,虽然我国的疫情即将得到完全控制,但是从全世界范围来看,形势非常严峻。核酸检测是目前常用的新冠肺炎病人的快速识别手段,但是效果一般,很难起到一锤定音的效果。
项目内容
阿里巴巴达摩院使用人工智能方法,可以在20秒内完成新冠肺炎病人CT图片的识别;广东省的科研机构也研发出了90%以上准确率的新冠肺炎病人CT图片识别系统,人工智能正在抗疫前线大放异彩。我们将使用类似的思路尝试搭建快速识别新冠肺炎CT图片的人工智能系统。我们首先收集了一些新冠肺炎病人和非病人的CT图片信息,在使用人工智能方法进行初步特征工程处理后,使用机器学习方法构建新冠肺炎快速识别系统,从而尝试解决现实生活的热点问题。
你将收获
- 数据科学硬技能与软实力双提升
- 针对热点课题完成的Python代码与报告
- 与目标专业匹配的对口经历
- 课程与项目证书