深思考人工智能CEO杨志明深度解析医疗影像专用AI处理器|预告深度学习算法的日渐成熟及越来越紧迫的

深度学习算法的日渐成熟及越来越紧迫的医疗需求使得智能医疗成为人工智能的重要发展方向之一。相比其他领域，人工智能在阅片方面具有应用优势，由于医疗影像获得的胶片是静态图片，有利于机器学习和分析，所以也是智能医疗重要的发展方向之一，甚至在部分领域的阅片能力，人工智能的表现已经超越了医生。

由于医疗影像信息比较复杂，不同疾病的表现不同，所以在影像分析时不仅需要大量的数据来训练模型，而且对计算能力提出了较高的要求，现在人工智能处理器分为CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同技术路线，但各有优势，长远来看，ASIC凭借专用、高效、低功耗的优势将成为主流，而FPGA凭借体积小、功耗低、实时性高，能够灵活部署等特点，成为了很多初创企业和开发者的第一选择。

深思考人工智能（iDeepWise Artificial Intelligence）是一家专注于类脑人工智能与深度学习核心科技的高科技公司。2018年3月9日，深思考人工智能CEO杨志明在智东西主办的GTIC 2108全球AI芯片创新峰会上进行了主题演讲并发布全球首款基于FPGA医疗影像专用AI芯片——M-DPU，该芯片在100秒内可以分类90000个细胞，并在内部封装了宫颈癌、乳腺癌图像筛查算法。

6月26日晚8点，AI芯片系列课第二节将在智东西旗下「AI芯片」社群开讲，主题为《医疗影像专用AI处理器的机遇与挑战》，由深思考人工智能CEO杨志明主讲。

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课程信息

时间：

6月26日20点

地点：智东西「AI芯片」社群

讲师介绍

杨志明，深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司CEO兼首席架构师，中国科学院软件所NLP、DeepLearning人工智能方向博士，中科院大学MBA，苏州及南京科技领军人才，在人工智能领域有十余年学研经验，主持过多项国家级重大核心系统研发，拥有知识产权23项，率领深思考自主研发并发布全球首款医疗影像专用AI芯片。

课程主题

主题：

医疗影像专用AI处理器的机遇与挑战

大纲：

1，智慧医疗的市场现状与发展趋势

2，医疗影像算法与优化

3，医疗影像专用AI处理器的技术特点

4，深度学习计算加速

5，深度学习算法压缩技术

报名方式

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