“犀牛鸟2020研学营”自7月10日开营以来，收到了来自海内外高校的700余位学生报名入营，并已完成了人工智能发展、AI IN GAME、机器人系列的线上课程学习。接下来还将陆续迎来在AI医疗、自然语言处理、自动驾驶、多模态AI以及产业基础研究方法及职业发展等系列的课程学习。7月16日（本周四）将是入营报名的最后时间，还未报名的同学们还可以加入，并通过“回看”功能学习前序内容并与其他同学一起开启后续研学营的学习讨论。
敲重点
- 最后入营时间：7月16日 24:00（北京时间）
- 入营方式：研学营课程免费线上开放，完成报名才可入营学习。
- PC端访问主页进行报名：
https://withzz.com/project/detail/83
（或点击文章末“阅读原文”手机端预报名)
— AI医疗系列课程预告 —
主题一：医疗AI在抗击新冠肺炎中的应用
分享嘉宾：郑冶枫
内容概要：疫情期间，腾讯致力于为政府抗疫决策提供技术支持，帮助一线影像科医生快速准确地诊断新冠肺炎，同时通过微信腾讯健康小程序触达数亿民众，普及疫情知识，引导高危人群及时就医。本次分享将包括两部分：
第一部分介绍医疗AI（包括医学影像AI和医疗自然语言理解）的发展历程、应用和技术难点，同时介绍腾讯天衍实验室近期在医疗AI上的一些科研工作。
第二部分结合团队在新冠肺炎期间做的一些工作，探讨如何解决医疗AI落地过程中遇到实际问题，比如缺乏训练样本和跨中心鲁棒性差等。具体案例包括新冠CT辅助诊断、肺炎疫情趋势预测等。
专家简介：腾讯公司专家研究员、博士毕业于美国马里兰大学。美国医学和生物工程学会的会士（AIMBE Fellow），IEEE医学影像杂志副编。研究方向为智能医学影像分析，发明的投影空间学习法于2011年获美国马斯.爱迪生专利奖，相关的研究成果结集出版《医学影像处理的投影空间学习法：器官的快速检测与分割》已发表论文150余篇，撰写专著2部，参编专著1部，拥有美国发明专利70多项，论文被引用6000多次，h-index指数42。
主题二：医学图像处理及其应用
分享嘉宾：王连生
内容概要：首先简要介绍目前团队在医学影像处理方面的研究工作，从研究题目拓展到实际应用，内容包括心脏、大脑、肺部等人体不同部位影像处理以及手术视频的处理，数据模态涉及CT、MRI、病理以及内镜影像。报告还将介绍AI医疗应用落地场景并展望一些未来可以继续深入研究的AI医疗相关方向。
专家简介：香港中文大学博士，厦门大学计算机科学系副教授，研究方向医学影像处理，MICS（医学图像计算研讨会）Standing Committee，Elsevier Heliyon期刊副主编。主持国家自然科学基金、国家军口973项目子专题、教育部、福建省等各项项目15项。发表论文60余篇，作为副主编出版论文集2部，主办国际医学图像处理比赛一次，获得国际医学图像处理学术比赛第一名7次。
— 研学营专家互动答疑集锦 —
小编摘选了在前面两堂课程中，同学们关注度比较高的几个问题以及专家对此类问题的答疑分享。更多问题互动，可以在“回看”或者学习现场中获取。
Q：对于刚入学不久的研究生们，应该重点储备哪些AI能力？
Q：对于数据专业的学生，是尽早进入企业积累实战经验还是继续考学进行学术研究？
Q：如何在游戏中正确使用AI来保证用户体验？
— 犀牛鸟研学营日程 —
戳“阅读原文”，入营犀牛鸟研学营
