心电分类人工智能技术
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结合使用。
第1部分:介绍和数据注释探索用于注释心电信号数据集的工具，为AI工作流做好准备。
第二部分:使用机器学习进行心电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。
第三部分:使用LSTMs进行心电分类了解长时间短期记忆网络，训练这种网络的挑战，以及如何使用这些网络构建心电图分类器。
第四部分:基于迁移学习的心电分类了解如何使用小波时频技术和预训练卷积网络快速构建心电图分类器。
第五部分:利用迁移学习模型进行心电分类了解如何在NVIDIA Jetson硬件上部署迁移学习管道。
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