本文档概述了医疗保健机器学习课程的全面教学大纲。它涵盖了基本概念，如机器学习和深度学习的区别，各种神经网络架构，包括单层感知器和多层感知器，以及诸如批量梯度下降、SGD 和 Adam 等优化算法。该材料还深入探讨了深度学习的具体内容，如激活函数、反向传播、正则化技术和卷积神经网络 (CNN)，特别关注它们在医学成像中的应用，使用 MRI 和 CT 等成像方式。此外，课程还讨论了医学人工智能的关键方面，包括数据集准备、处理类别不平衡、交叉验证策略，以及可解释人工智能 (XAI) 和算法偏差在临床决策支持系统中的重要性。 AI
排序理由 该项目是关于医疗保健机器学习的学术课程的详细教学大纲，涵盖了理论概念和实际应用。[lever_c_降级自研究：ic=1 ai=1.0]
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- Adam optimizer
- Batch Gradient Descent
- CNN
- computed tomography
- deep learning
- hyperbolic tangent
- machine learning
- magnetic resonance imaging
- Mini batch Gradient Descent
- multilayer perceptron
- rectifier
- RMSprop
- SGD
- sigmoid function
- Single-Layer Perceptron
- stochastic gradient descent
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