心电分类的人工智能技术
学习开发用于分类心电图信号的机器学习和深度学习模型的基本方面。探索信号注释等主题，并了解如何将小波散射等技术与机器学习和深度学习技术以及部署这些算法的自动代码生成一起使用。
第1部分:介绍和数据注释探索用于标注心电信号数据集的工具，为AI工作流程做好准备。
第2部分:使用机器学习的心电图分类了解使用机器学习算法开发分类器所需的心电信号预处理和特征提取技术。
第3部分:LSTMs心电图分类学习长短期记忆网络，训练这种网络的挑战，以及如何使用这些网络构建心电分类器。
第4部分:使用迁移学习进行心电图分类学习如何使用小波时频技术和预训练卷积网络快速构建心电分类器。
第5部分:使用迁移学习模型部署心电图分类了解如何在NVIDIA Jetson硬件上部署迁移学习管道。
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