跟隨張良軍先生學習大資料人工智慧。
專案1：確定醫療診斷和治療對話的意圖
專案二：中醫藥答疑系統
專案 3：平台上評論的情緒識別
學習流程：
專案1：確定醫療診斷和治療對話的意圖
專案背景：“網際網絡+醫療”是以網際網絡為載體與資訊科技深度融合形成的一種新型醫療衛生服務業態的總稱，包括移動通訊技術、雲計算、物聯網、大資料等，以及傳統醫療衛生服務。 隨著“網際網絡+醫療”的快速發展，會診平台逐漸興起，會診是指醫生與患者通過對話、疾病診斷和提供相關醫療建議進行溝通。 在政策和疫情的影響下，諮詢需求迅速增長。 然而，醫生資源稀缺，這導致了自動化醫療諮詢的發展，它使用人機對話來協助諮詢過程。
醫療對話中的意圖識別是根據患者與醫生在醫學領域的對話內容來識別患者在對話中的意圖或目的。 這對於醫療保健提供者更好地了解患者的需求並提供更準確的建議和指導非常重要。 因此，在醫患對話文字中識別對話意圖，促進智慧型醫療會診系統的發展。
先驗知識：
1.自然語言處理概述。
2.預測預處理。
3.中文分詞。
4.文字向量化。
5.PyTorch 框架的基本做法。
6.PyTorch 深度學習的原理和實現。
7.PyTorch 大型模型的原理和應用。
碩士實踐：
財務問題的語義判斷]。
專案實踐：
根據實戰專案要求，完成類似師傅培訓的專案實現。
此外，還設有問答交流討論群，在技能培訓和專案實踐中全程協助助教，為學員提供全方位的課後輔導線上問答服務。
學習優勢：
獲得高價值的實習經驗+HR認可的核心競爭力+簡歷、面試等專業求職技巧+優質的求職機會。
實習證明
實習崗位：NLP自然語言處理及人工智慧相關工作。
實習專案：醫學診療對話中意向的識別。
費用：免費。
技能證書認證
CBDA證書：專業級人工智慧工程師。
泰迪智力研究所國際培訓中心頒發的技能證書。
職業技術證書：人工智慧應用工程師（中級）。
工業和資訊化部教育考試中心頒發的相應職業技術證書可在工業和資訊化部教育考試中心官網查閱。