光环大数据培训_医疗大数据案例 谷歌DeepMind模仿人类神经网络
神经网络的实际应用举例
神经网络的实际应用举例神经网络是模拟人类神经系统机制的计算模型。
它可以从大量数据中自主学习，分析和识别复杂的模式，被应用到许多领域，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
下面介绍神经网络在实际应用中的几个典型案例：一、机器翻译机器翻译是指将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。
以Google Translate为例，通过神经网络，将大量的双语数据进行学习和模型的训练，实现了高质量的机器翻译。
神经网络通过提取出源语言文本中的特征，转换成语义空间的向量，在目标语言中寻找最相似的向量，并根据这些向量生成目标语句。
同时，还可以实现实时的语音翻译功能。
二、人脸识别人脸识别技术在安全监控、智能家居等领域广泛使用。
以人脸识别门禁为例，首先通过摄像头捕捉到人脸图像，然后提取特征，将人脸图像转换成向量。
接着，将向量输入神经网络，通过模型识别出人脸的身份信息，最后与数据库中保存的人脸信息进行比对，从而判断身份是否匹配。
三、自动驾驶自动驾驶技术是当前人工智能技术最具代表性的一个领域。
以谷歌无人驾驶汽车为例，通过激光雷达、相机、雷达和GPS等传感器收集周围环境信息，并通过神经网络进行深度学习，实现对环境信息的感知和处理。
然后，结合交通规则和路况等条件，进行行驶决策，开展自主驾驶。
四、医疗影像分析医疗影像分析需要对大量医学图像进行处理和分析，如CT、MRI等。
因此，对于快速准确地分析疾病信息非常重要。
以肺癌识别为例，通过神经网络可以对肺部影像进行分割和预处理，提取肺结节的特征，进而诊断是否为恶性肿瘤。
综上，神经网络的实际应用非常广泛，除了上面所提到的应用领域外，还可以应用在音视频处理、推荐系统等领域，为我们带来越来越多的便捷和效率。
神经网络案例
神经网络案例
神经网络是一种模仿人类神经系统工作原理的人工智能模型，它可以通过学习和训练来完成各种复杂的任务。
在实际应用中，神经网络已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，并取得了显著的成果。
本文将介绍几个神经网络在实际案例中的应用，以帮助读者更好地了解神经网络的实际应用场景。
首先，神经网络在图像识别领域有着广泛的应用。
以人脸识别为例，神经网络可以通过学习大量的人脸图像来识别不同的人脸，并且可以在不同光照、角度、表情等情况下进行准确的识别。
这种应用可以被广泛应用于安防领域、金融领域等各种场景中，提高了识别的准确性和效率。
其次，神经网络在自然语言处理领域也有着重要的应用。
例如，利用神经网络进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量的语料进行学习，神经网络可以模拟人类的语言理解能力，实现对自然语言的智能处理。
这种应用可以被广泛应用于搜索引擎、智能客服、智能写作等领域，提高了自然语言处理的效率和准确性。
最后，神经网络在医疗诊断领域也有着重要的应用。
例如，利用神经网络进行医学影像诊断，可以帮助医生快速准确地识别疾病。
通过对大量的医学影像数据进行学习，神经网络可以模拟医生的诊断能力，提高了医疗诊断的准确性和效率。
总的来说，神经网络在实际应用中有着广泛的应用场景，可以帮助人们解决各种复杂的问题。
随着人工智能技术的不断发展，相信神经网络在未来会有更广阔的应用前景，为人们的生活带来更多的便利和效率。
光环大数据人工智能培训_深度神经网络会产生人这样的智能吗
光环大数据人工智能培训_深度神经网络会产生人这样的智能吗光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！深度学习在近年的进展又一次点燃了各界对人工神经网络的热情。
这一技术在图像识别、语音识别、棋类游戏等领域的成效出人意料，而且更多应用领域也正在被开拓出来。
“深度学习是否有效”已经不是问题，现在的问题是在哪些问题上有效，尤其是这条研究路线是否是达到通用智能的最佳途径。
我在前面几篇短文中涉及到了这个话题，但均未展开谈。
关于人工神经网络的工作原理和这项研究的历史沉浮，有关介绍已有很多，这里不再重复。
我主要想讨论几个被普遍忽视或误解的概念问题。
此网络非彼网络在实现“像人一样的智能”的诸多可能途径中（见《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么？》），人工神经网络似乎具有天然的合理性和说服力。
我们都知道人的智能来自人脑，而人脑是个神经网络，不是吗？当然没这么简单。
所谓“人工神经网络”和人脑中的“神经网络”只有非常有限的共同点，而不同点则要多得多。
我们不能仅仅因为它们名称上的相似性就断定它们会有相同的功能。
下图是参考资料[1]中的深度神经网络：这类网络由若干层组成，每层中的人工神经元与相邻层中的神经元相连接。
网络中的底层接受输入信号，顶层生成输出信号，中间层将下层的输出值做加权求和后经一个“激活函数”产生成本层输出值，以供上层之用。
这样，每层将一个“向量”（即一串数值）变成另一个向量，而整个网络则代表了一个从输入层到输出层的“向量函数”。
这里的输入可以是各种感知信号，中间层代表信号的概括和抽象，而输出则代表系统的认知结果或应对行为。
说这种系统能“学习”，是指在构建网络时，设计者只需选定神经元模型（如激活函数的公式）和网络结构（如一共几层，每层多少神经元）等，而将各个连接上的权值作为待定“参数”。
在网络的“训练”过程中，一个“学习算法”根据已知数据对这些参数反复进行调整，直到整个网络达到某种预定的标准为止。
光环大数据人工智能培训 用AI控制的大脑植入物治疗精神疾病
光环大数据人工智能培训用AI控制的大脑植入物治疗精神疾病光环大数据人工智能培训了解到，可针对人的情绪和行为提供电脉冲的大脑植入物，目前首次在人身上进行试验。
DARPA资助的两个团队已经开始展开“闭环”大脑植入物的初步试验，植入物使用算法来检测与情绪障碍相关的模式。
这些设备能够刺激大脑恢复到健康状态，无须医生亲自实施刺激。
这项最近在华盛顿特区的神经科学学会（SfN）大会上展示的研究，最终可能会带来目前难以治疗的严重精神疾病的方法突破。
同时它也引起了棘手的伦理道德问题，尤其考虑到该技术可能会让研究人员能够在一定程度上实时了解到人的内心情感。
一般的方法——利用大脑植入物提供电脉冲来改变神经活动——被称作脑深部电刺激术。
它被用于治疗帕金森症等活动障碍，但在治疗情绪障碍的试验中效果并没有那么好。
早期的证据显示，持续性刺激脑部的特定区域会缓解慢性抑郁，但一项涉及90位抑郁症患者的大型研究发现，治疗一年以后患者病情并无改善。
DARPA资助的项目背后的科学家表示，他们的研究可能会在之前的尝试失败的地方取得成功，因为他们的大脑植入物是专为精神疾病治疗而设计的——而且只会在需要用到的时候才会开启。
“我们对于现有的技术的局限性有了很多的了解。
”加州大学旧金山分校（UCSF）领导其中一个项目的神经科学家爱德华·常（Edward Chang）说道。
DARPA在支持爱德华·常的研究团队以及另一个在波士顿的麻省总医院的研究团队，最终目标是治疗患有抑郁症和创伤后应激障碍的士兵和退伍军人。
两个团队都希望打造一个植入电极系统，来跟踪大脑被刺激时其各个部分的活动。
他们正在面向癫痫症患者的试验中开发他们的技术，那些患者已经在大脑中植入跟踪其癫痫发作情况的电极。
研究人员能够利用那些电极记录患者大脑在被间歇性刺激时的情况——没有进行持续性地刺激，不同于旧的植入物。
在SFN（神经系统科学学会年会）上，南加州大学的电气工程师奥米德·萨尼（Omid Sani）与爱德华·常的团队展示了首张关于情绪在一段时间内在大脑中如何“编码”的图谱。
深度学习不是AI的未来_光环大数据培训
深度学习不是AI的未来_光环大数据培训深度学习并不是人工智能的同义词！由于谷歌、Facebook等巨头公司宣传人工智能工具时主要谈的就是深度学习，甚至只谈深度学习，因此大众误以为所有的人工智能新的篇章都（将）由深度学习书写。
然而，真实情况并非如此。
决策树算法，比如 XGBoost没有成为头条，却在很多Kaggle表格数据竞赛中默默地击败了深度学习。
媒体暗示AlphaGo的成功全部归于深度学习，但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习，这表明深度学习单枪匹马很难取胜。
很多强化学习的任务是通过神经进化的 NEAT 算法（通过增强拓扑的进化神经网络）得到解决的，而不是反向传播算法。
人工智能领域存在着“深度误传”。
我并不是说深度学习没有解决问题：它令人印象深刻。
树和其他算法并没有完胜深度学习，并且在某些任务上深度学习无法被取代，但是我希望未来一些非深度学习系统可被（重新）发现以击败深度学习。
或许能解释目前深度学习决策的黑箱问题。
同样我也希望能读到探讨“灾难性遗忘”问题的深度学习文章，它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向，并且需要每天对抗“过拟合”。
关于“智能”：深度学习会简单相信所给的训练数据，而不去理解什么是真或假、现实或想象、公平或不公。
人类也会误信假新闻，但只是在某种程度上，甚至孩童都知道电影是虚构的，不是真实的。
20 年前，每个人都在学习 HTML，这个手动编写网页的标记语言当时被认为足以成就一个互联网亿万富翁。
和其他人一样，我学习了每一项看起来有用的技术，如 HTML、移动app和深度学习，并且我希望大家在今后的人生都一直学习新事物。
事实上，你一生中不能只学习一项技术。
即使你学习了深度学习，你也不会一辈子了解人工智能。
1995 年 HTML 开始过时，无法满足需求，取而代之的是 CSS、Java 和服务器语言。
同样地，深度学习有一天也会过时，并且无法满足需求。
现在大多数流行的手机 APP 根本用不到 HTML，那么谁又会知道未来的人工智能APP是否用得到深度学习呢？不过实际上，深度学习是 1980 年代的技术，比HTML还老：由于有了更多的训练数据，1970 年代的“带有隐藏层的神经网络”得到了更好的结果，被重新命名为深度学习，之后被大肆炒作。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心光环大数据培训机构了解到，逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。
在过去，我们一直非常强调因果关系，一方面是因为我们常常是先有原因，再有结果，另一方面是因为如果我们找不出原因，常常会觉得结果不是非常可信。
而大数据时代，大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。
以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放，从三个不同的角度了解大数据思维的核心。
大数据与药品研发：寻找特效药的方法比如在过去，现代医学里新药的研制，就是典型的利用因果关系解决问题的例子。
青霉素的发明过程就非常具有代表性。
首先，在19世纪中期，奥匈帝国的塞麦尔维斯(Ignaz Philipp Semmelweis，1818—1865)a、法国的巴斯德等人发现微生物细菌会导致很多疾病，因此人们很容易想到杀死细菌就能治好疾病，这就是因果关系。
不过，后来弗莱明等人发现，把消毒剂涂抹在伤员伤口上并不管用，因此就要寻找能够从人体内杀菌的物质。
最终在1928年弗莱明发现了青霉素，但是他不知道青霉素杀菌的原理。
而牛津大学的科学家钱恩和亚伯拉罕搞清楚了青霉素中的一种物质—青霉烷—能够破坏细菌的细胞壁，才算搞清楚青霉素有效性的原因，到这时青霉素治疗疾病的因果关系才算完全找到，这时已经是1943年，离赛麦尔维斯发现细菌致病已经过去近一个世纪。
两年之后，女科学家多萝西·霍奇金(Dorothy Hodgkin)搞清楚了青霉烷的分子结构，并因此获得了诺贝尔奖，这样到了1957年终于可以人工合成青霉素。
当然，搞清楚青霉烷的分子结构，有利于人类通过改进它来发明新的抗生素，亚伯拉罕就因此而发明了头孢类抗生素。
在整个青霉素和其他抗生素的发明过程中，人类就是不断地分析原因，然后寻找答案(结果)。
当然，通过这种因果关系找到的答案非常让人信服。
其他新药的研制过程和青霉素很类似，科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物质，然后合成新药。
光环大数据人工智能培训 人工智能进化史
光环大数据人工智能培训人工智能进化史人工智能即将崛起时说“我认为我们应该对人工智能采取非常谨慎的态度。
如果我不得不猜测我们最大的生存威胁是什么，那很可能就是人工智能。
所以，我们需要非常谨慎。
我越来越倾向于认为应该有一些监管监督，也许是在国家和国际层面上的监管，这只是为了确保我们不会做一些非常愚蠢的事情。
”自从科幻小说将其吹捧为有史以来最伟大的创新之后，人工智能就进入了公共领域。
不过，它的历史要低调得多。
一、小开端：从无到有的人工智能1950年时，围绕人工智能（AI）的讨论就被认为是人类智能和机器之间“缺失的一环”。
直到1946年第一台电子计算机诞生，1949年计算机才拥有存储能力的十年之后，才有了这种讨论和辩论。
计算机科学家当时对这个想法非常感兴趣，而同样水平的前瞻性思维也一直在激励着几代人。
诺伯特·维纳是一位数学家和哲学家，他提出了人工智能的想法，并成为第一批提出理论的人之一，认为所有的智能行为都是反馈机制的结果。
举个例子，如果我教你一些东西，我对你学习的反馈会让你变得聪明。
这适用于几乎所有人类活动，无论是针线工作还是制造手机。
据说诺伯特是计算机科学家艾伦·纽维尔、赫伯特·西蒙和克利夫·肖的灵感来源之一，他们设计了首个名为“逻辑理论家”（1955-56）的人工智能程序。
然而，第一个提出“人工智能”一词的人是约翰·麦卡锡，他也被吹捧为人工智能之父。
1956年，他组织了一个名为“关于人工智能的达特茅斯夏季研究项目”的会议，并让有才华的程序员和设计师参与到这项研究中来。
在人工智能的圣地达特茅斯的项目取得成功之后，其他一些大学也开始关注这一问题，麻省理工学院、基尔大学、密歇根大学以及其他一些大学加快了相关的研究进程。
由于人人都想破解“人工智能”的密码，其他常春藤盟校也开始成立研究中心。
理由很简单。
人工智能将有助于创建能够更有效地解决问题的系统，以及可以自行学习的系统的构建。
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光环大数据培训_大数据经典案例与谬误光环大数据培训机构，医疗大数据的处理和挖掘现状如何，未来将如何发展，动脉网将对海内外医疗大数据领域就典型案例、投融资情况、产业内布局作出系列报道，供业内投资人、创业者以及医疗机构参考。
AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石，DeepMind名声从此大振。
现在它不仅能打败顶级围棋选手，还能打败专业的游戏玩家！其实DeepMind是一家总部位于英国伦敦的人工智能实验室，他们的研究方向是开发通用自我学习算法，2014年才被谷歌闪电般收购，因为有Facebook也在争抢，所以价格一点不便宜，4亿美元！收购后，DeepMind一直独立运营，与普通的提前编好程序的机器学习不同，他们的目标是从机器学习和神经科学系统中结合了最棒的技术，来建立强大而通用的学习算法，在各个产业领域都能被广泛应用。
Deep Mind技术核心是什么呢？DeepMind在 2012 年由神经科学家、年轻的天才棋手 DemisHassabis 和两个伙伴们成立，在DeepMind的官网上（刚刚改版），有三个核心板块非常醒目：AlphaGo、DQ N 以及Health，大致可以窥见DeepMind目前的研究重心。
DeepMind研究的基础是“深度学习”技术！深度学习是机器学习（Machine Learning）里的一个重要分支，其目标是模仿人类神经网络感知外部世界的方法，在 AI（Artificial Intelligence）领域中的一个新兴话题，藉由使用神经网络来增进机器学习能力，目前谷歌的语音识别和 NLP 技术已较为成熟，而且也有基于语音和NLP的开发平台和智能硬件产品。
比较成熟的深度学习部分应用模式如下：1.计算机视觉（computer vision）：一门研究如何使机器看的科学，用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉，并且再进行图像处理，使人眼可以进行观察的动作。
2.自然语言处理（NLP，natural language processing）：是人工智慧和语言学领域的分支，探讨如何处理及应用自然语言。
3. 物体识别（Object Recognition）：在计算机视觉领域裡，是指一张图像或一组视频序列中找到所给定的物体。
程式将一段文在或演说从自然语言翻译成另一种自然语言。
普通的机器学习是什么样子呢？基本上来说，就是提前在电脑里已经设定好的编码指令，从大量的数据资料集中学到或建立了一个模式，并依照此模式推测新的实例或者学习更多的知识。
当然问题不可避免地就产生了，一方面，它必须花大量的时间，同时它倚赖人类的编好的代码程序让机器学习抽象概念，所以说它不可能超越人类的智慧。
不像普通的机器学习，DeepMind深度学习的核心是如何让计算机自行发现大数据中存在的模式，其解决方案是深度神经网络与强化学习等方法的结合。
在算法演进上，也是经历过Q-learning 、Reinforcement learning 、Deep Q-Networks 以及alphago不断的进步。
它通过模拟大规模的神经网络，能够让电脑学习，在不需要直接人为干预的状况下，电脑自己像人一样“动脑思考”，人工智能受体（Agent）和环境发生交互而学习到知识。
电脑利用深度学习演算法学到的东西，是更加抽象的表达概念。
大数据的快速积累、大规模并行计算的快速发展、新算法的不断出现共同促使了神经网络技术改头换面，发挥更大用处！听起来比较复杂，举个例子，就拿最令人惊叹的是Deep Q-Network（DQN）来说，可以实现自主学习游戏规则。
事先没有给DQN任何相关游戏的情报，它仍可以通过不断的游戏来提高自己的成绩。
根据海外媒体报道，DQN实际测试了包括《太空侵略者》、《Breakout》、《Pong》在内共49款不同规则的游戏，其中29款游戏的成绩远远超过人类，43款游戏的内AI被不断提升！DeepMind 创始人DemisHassabis称“AI DQN的下一个阶段，会开发一个可以学习更复杂的3D游戏的系统。
这样一来，如果能在赛车游戏里正常开车的话，到时候就能实现让其智能操控真正的车子了。
”目前DeepMind团队已经有超过100项有关神经网络技术的专业论文和成果在《Nature》《NIPS》等专业杂志发表。
Deep Mind解决了医疗行业什么问题？无需担心的是，现阶段，医生还不会很快被类似AlphaGo机器代替，还是需要医生参与反馈。
由于当前医疗环境的局限性，导致绝大多数有价值的数据都留在了纸面或是图表上，这些数据没有被记录或被跟踪，有些医院甚至没有医疗数据日志。
如果没有“可被审计”的数据，那么所发出的信息准确性就无法判定。
因此Deep Mind需要解决两个核心的患者安全问题：识别患者存在哪些病情恶化风险以及做到实时判断。
一旦我们识别出患者身处在风险之中，我们究竟该如何介入？不能像分析一个报告那样，给出一些建议（诸如将医疗设备重组之类）。
深度学习真正要做的，是在实时环境下，帮助临床医生更好的了解患者情况、做到快速干预。
值得注意的事情就是如果我们能够在医疗系统里成功部署先进的、现代的技术，那么就能实现系统优化，并且创造出令人难以置信的利润。
为了开发解决方案，并且将所有相关工作“框架化”。
DeepMind团队花了很多时间待在病房里，和医生、护士待在一起，尝试观察他们的工作有哪些，了解他们工作中所遇到的困难，尽可能多地收集信息，以便可能更加了解我们所要开发的技术，以便更快捷地构建出一个粗略的设计框架。
之后，工程师会不断丰富这个框架，然后一步步去开发、测试，之后再启动开发一个解决方案——试运行、评估、开发、学习——再重复整个流程。
Deep Mind把整个人工智能医疗解决方案的迭代周期变得非常快，提升机器学习速度。
在今年9月20日，DeepMind Health 在伦敦举行的第一届病人与公共管理公开论坛，会上130名患者，护理人员和公众健康管理人士，深度交流，确定了以病人为中心的方向。
在NHS医疗系统，很多医院的IT系统的建设都是自上而下的行政决定，很多医疗工具都是过时的，与现在的临床需求不符合。
面对这种问题，DeepMind Health 积极接受病人的反馈，试图解决一些在医疗领域实际的棘手问题，比如数据安全和透明化、提高临床医生和患者效率的人工智能产品，这些都对后期的产品开发和应用提供重要的指导方向。
Deep Mind医疗上大动作1. 成立DeepMind Health部门，变革医疗健康领域今年2月24日，DeepMind公布成立DeepMind Health部门，联合创始人Mustafa Suleyman表示，这一部门目前约有15人，而未来还将快速增长。
该公司还聘请了两名医生，指导研发工作。
部门将与英国NHS合作，长期目标是向临床护士、医生以及专家教授提供工具，帮助他们提供世界顶级的医疗服务，帮助他们辅助决策或者提高效率缩短时间。
在与皇家自由医院的合作试点中，DeepMind Health开发了名为Streams的软件。
这一软件用于血液测试的AKI报警平台，帮助临床医生更快地查看医疗结果。
通过Streams，他只需几秒钟时间就能查看存在急性肾脏损伤风险的病人的验血结果，并优化对病人的治疗方案。
接下来，需要让系统自己有能力去逐步升级，并且更好的进行干预。
此外，DeepMind还收购了英国医疗创业公司Hark，其开发的Hark此前为临床医生开发任务管理应用，通过开发的深度学习算法，取代了传统的纸质病例、便签和传真机，效率提高了37%。
收购后，Hark并入DeepMind Health部门，两位创不过目前，两款软件都处于简单的初始阶段。
2. 与Moorfields开发辨识眼科疾病的机器算法，预防眼科疾病今年7月5号，DeepMind宣布与NHS（National Health Service）的第一个纯粹的医疗研究项目，即同Moorfields眼科医院一起开发辨识视觉疾病的机器学习系统。
这个研究项目的核心在于，Moorfields眼科医院分享给DeepMind约一百万个匿名眼部大数据扫描图，而且此次合作的关键是对视网膜精细扫描的数量大幅度增加，精细的程度大于我们身体任何其他部位，甚至能看到细胞层面，DeepMind的研究人员开发算法来识别眼部疾病的早期征兆，例如老年黄斑变性（AMD）和糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy）从而达到提前预防视觉疾病的目的。
早期识别糖尿病视网膜病变非常重要，糖尿病患者失明的风险是常人的25倍。
如果可以提早发现征兆，那么可以预防98%的严重失明。
通常医生通过OCT （optical coherence tomography）诊断和治疗眼科疾病，问题是扫描流程非常复杂，传统的电脑分析工具需要花很长的时间来分析扫描结果，然后给出诊断和治疗方案。
DeepMind的研究目的是，通过深度的机器大数据算法系统，快速地分析这些扫描结果，可以大大提高诊断的速度和准确性。
另外，DeepMind分析大数据后，还可以敏感捕捉到一些糖尿病性视网膜病变和老年黄斑变性中的敏感性变化。
通过机器学习希望能够实现更快速的即时结果反馈，以及更加连续和标准化的监控，便于后期的预防。
Moorfields是世界顶级的眼科医院，拥有200年的眼科临床记录，据了解，Moorfields与Deep Mind的合作要归功于该医院的咨询眼科专家Pearse Keane。
他主动与DeepMind联合创始人Suleyman联系，探讨了如何做好眼部扫描图的分析，才得以启动这个合作项目。
在数据安全方面，此次分享的数据都是匿名的，所有权归属于NHS，这意味着，从这些扫描图像中无法辨识出具体的病人，这些数据用来分析研究改善未来眼科疾病的诊断和治疗。
3. 联手NHS开展头颈癌放疗方案，缩短医生放疗时间今年8月30日，DeepMind宣布与英国的NHS达成了一项利用深度学习开展头颈癌患者放疗疗法设计的研究。
与其他癌症不同，头颈癌发病部位与脑部很近，男性比女性更容易得此病症。
在英国，每年有11000名头颈癌患者，人数比70年代提高了92%。
临床治疗上，医生首先要获得患者头部的详细扫描图，以锁定放疗范围勾画靶区并最大限度避免健康部位的损伤，由于该部位构造复杂，因此需要放疗时需要格London Hospitals ）癌症机构，这一过程平均耗时也得4个小时。
此次，DeepMind和NHS将携手开展研究，通过分析超过700名符合UCLH数据隐私政策的头颈癌患者匿名数据，利用深度机器来探讨缩短放疗时间的可能性。
希望基于人工智能，引进智能算法设计头颈癌患者放疗疗法，将目前4小时的分区设计时间缩短至1小时。