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解讀數據挖掘在智慧醫療領域的應用

深度學習自然語言處理 ? 來源:深度學習自然語言處理 ? 作者:深度學習自然語言 ? 2021-09-23 16:34 ? 次閱讀

本項目是通過學習機器學習人工智能、數據挖掘的理論知識,將理論運用于智慧醫療等應用探索中,從而產出高質量且具有創新性的研究計劃的學習過程。

01導師簡介

導師:JACK

新加坡國立大學CS博士,麻省理工學院助理研究員;

先后于IJCAI、ACM MM、ECML-PKDD、ICDM、BIBM等國際頂級會議,以及Nature MI等國際頂級期刊上發表論文10余篇;

常年擔任NeurIPS、KDD、ICDM、AAAI、IJCAI等國際頂級會議的審稿人;

活躍于領域的最前沿,對于創新性的課題、領域科研內容的把控能力極強,能在科研方面給學生提供非常大的幫助。

02五大課題方向掌握前沿技術熱點

項目中提供的5個科研課題,都是目前數據挖掘和智慧醫療相關領域前沿方向。當你腦子里一團漿糊的時候,也許讀著看著idea就來了,topic就定了。

對研究計劃來說,最難的不是怎樣去寫,而是怎樣去孵化一個課題。在導師的帶領下,通過追蹤近期的文獻,可以幫助你了解到研究方向的現狀和熱點,從而確定自己的課題。

03申請碩博不可替代的利器 現如今,大數據正在推動多個行業轉型升級和創新,對海量數據的挖掘和運用,已經成為穩增長、促改革、惠民生的有力工具。有業內人士這樣比喻:在醫療領域,大數據分析的作用堪比經驗豐富的臨床醫生。

《數據分析與挖掘賦能智慧醫療》項目通過學習機器學習與人工智能、數據挖掘的理論知識,為學生梳理并構建機器學習與人工智能的理論知識體系,并將理論運用于智慧醫療等應用探索中。

科研經歷豐富的名校導師會基于學生自身科研水平,輔導學生產出1篇符合學術規范的研究計劃,并且通過模擬答辯,讓學生提前熟悉如何展示自己的科研經歷。

學生能夠在項目中了解科研流程,鍛煉科研能力,學習前沿的專業知識;更可以培養批判性思維,提高團隊協作能力、時間管理能力和抗壓能力,為未來的學習生活打下深厚基礎。

04寶貴的科研經歷提升升學、就業競爭力 本課程涉及的機器學習相關知識以及技能,是人工智能領域的必備知識,能為有意讀計算機科學、人工智能、生物醫學、神經科學方向研究生的同學打下扎實基礎。

對于學生來說,科研經歷是與同樣優秀的競爭者拉開差距的利器,起到很強的添磚加瓦的功效。

從學校招生的角度來看,世界名校也越來越注重學術成果的培養,希望錄取更多具有學術能力和學術潛力的學生。

而科研經歷恰恰也是學生這兩方面能力的最直觀體現,符合名校錄取標準的發展趨勢。

同時,學習本次課程同時也是提升就業競爭力的利器,就業方向包括:

互聯網大廠(騰訊,阿巴,字節跳動等)人工智能/數據挖掘算法工程師

智慧醫療相關的獨角獸公司高薪職位,例如醫療數據挖掘算法工程師

大數據/人工智能產品經理

企事業單位的相關研究團隊工程師

編輯:jq

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:詳解數據挖掘在智慧醫療領域應用

文章出處:【微信號:zenRRan,微信公眾號:深度學習自然語言處理】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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