请问做深度学习影像诊断从什么开始学习

新的研究方向是深度学习影像诊断，跨专业，不知道从何下手学习。
请帮忙推荐一些实用的课程和网站，谢谢！

当你想学习深度学习影像诊断这个跨专业的研究方向时，以下是一些实用的课程和网站推荐：

1. 课程推荐：

   • Coursera上的《Deep Learning Specialization》（由deeplearning.ai提供）：该系列课程涵盖了深度学习的基础知识和应用。特别是，第四门课程《Convolutional Neural Networks》对于图像处理和影像诊断领域非常有用。
   • Stanford大学的《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》：这门公开课程涵盖了深度学习在计算机视觉领域的应用，包括图像分类、目标检测和图像分割等方面。

2. 网站和资源推荐：

   • Kaggle（https://www.kaggle.com/）：Kaggle是一个数据科学和机器学习竞赛平台，你可以找到许多与影像诊断相关的任务和数据集，并参与真实世界问题的解决。
   • TensorFlow官方网站（https://www.tensorflow.org/%EF%BC%89%EF%BC%9ATensorFlow%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%B9%BF%E6%B3%9B%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6%EF%BC%8C%E5%85%B6%E5%AE%98%E6%96%B9%E7%BD%91%E7%AB%99%E4%B8%8A%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%BA%86%E4%B8%B0%E5%AF%8C%E7%9A%84%E6%96%87%E6%A1%A3%E3%80%81%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%92%8C%E7%A4%BA%E4%BE%8B%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E4%BD%A0%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BD%B1%E5%83%8F%E8%AF%8A%E6%96%AD%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E3%80%82
   • PyTorch官方网站（https://pytorch.org/%EF%BC%89%EF%BC%9APyTorch%E6%98%AF%E5%8F%A6%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6%EF%BC%8C%E5%85%B6%E5%AE%98%E6%96%B9%E7%BD%91%E7%AB%99%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%BA%86%E8%AE%B8%E5%A4%9A%E6%95%99%E7%A8%8B%E5%92%8C%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8C%E4%BD%A0%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8PyTorch%E4%B8%AD%E5%A4%84%E7%90%86%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%92%8C%E5%AE%9E%E6%96%BD%E5%BD%B1%E5%83%8F%E8%AF%8A%E6%96%AD%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%9A%84%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E3%80%82

3. 学术会议和期刊：

   • International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI)：这是一个专注于医学图像计算和计算机辅助干预的国际会议，你可以从该会议的论文、演讲和研究中获取有关深度学习影像诊断的最新进展。
   • Journal of Medical Imaging and Health Informatics：这是一个涵盖医学影像和健康信息学领域的期刊，发布有关深度学习在医学影像诊断中的研究论文和文章。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7789465
• 这篇博客也不错, 你可以看下以一元及二元函数为例，通过多项式的函数图像观察其拟合性能；以及对用多项式作目标函数进行机器学习时的一些理解。
• 除此之外, 这篇博客: 图解来啦！机器学习工业部署最佳实践！10分钟上手机器学习部署与大规模扩展 ⛵中的 💡 训练模型之后的工作 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 算法工程师完成针对业务场景的建模与调优之后，我们就需要进行后续上线部署工作。

  • 如果团队中的开发人员（例如后端或前端开发人员）想要使用它，他们需要需要封装好的服务接口 API 模式。
  • 如果 DevOps 团队想要管理模型的部署，则需要处理模型环境和各种依赖项。
  • 如果产品团队想要对模型进行压力测试或向客户展示它，那么 API 必须扩展到能支撑并发请求。
  

  从构建 ML 模型到实际生产环境使用，有很多工作和注意点：

  • 多个 ML 框架的使用和支持
  • 创建 API 并以最低性能水平提供服务
  • 再现性和依赖性管理
  • API 文档
  • 监控、日志记录、指标等

  下面ShowMeAI带大家来看看 BentoML 是如何支持所有这些需求的。

• 您还可以看一下 韦语洋（Lccee）老师的一机一码加密、被破解自动销毁随时授权回收升级系列视频课程课程中的 学习好本套课程的方式小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  深度学习影像诊断的学习起点可以从以下步骤开始：

  1. 了解深度学习的基本概念和原理：可以通过自学或参加在线课程来学习深度学习的基础知识。推荐的课程包括Coursera的Deep Learning Specialization和Fast.ai的课程。这些课程提供了对深度学习背后的原理和常用技术的介绍。

  2. 学习图像处理和计算机视觉的基础知识：深度学习影像诊断需要对图像处理和计算机视觉有一定的了解。可以学习图像处理的基本算法和计算机视觉中的常用技术，如图像分割、目标检测和图像分类等。可以通过阅读经典的图像处理和计算机视觉教材，如《数字图像处理》和《计算机视觉：模型、学习和推断》来学习这些知识。

  3. 掌握深度学习框架和工具：选择一种流行的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras等，并学习其基本使用方法。可以通过阅读官方文档、参加在线课程或观看视频教程来学习深度学习框架的使用。

  4. 学习相关领域的应用案例和最新研究：可以阅读相关领域的论文和专业技术博客，了解深度学习在医疗影像诊断方面的应用案例和最新研究成果。可以关注医疗影像诊断领域的国际会议和期刊，如MICCAI和Medical Image Analysis等。

  5. 参与实际项目或竞赛：通过参与实际项目或竞赛，将所学的知识应用到实际问题中，提高技能和经验。可以参加相关的开源项目，贡献代码和解决问题。也可以参加相关的数据科学竞赛，如Kaggle上的医疗影像诊断竞赛，与其他专业人士切磋学习。

  6. 不断学习和实践：深度学习是一个不断发展和进化的领域，需要持续学习和实践。可以关注深度学习的前沿研究和最新技术，参加学术会议和培训班，与行业内的专业人士交流和讨论。

  综上所述，学习深度学习影像诊断的起点是掌握深度学习的基本概念和原理，了解图像处理和计算机视觉的基础知识，掌握深度学习框架和工具的使用，学习相关领域的应用案例和最新研究，参与实际项目或竞赛，并持续学习和实践。