数字医工坊直播闲聊丨Ai学习实录——来聊聊,我们到底要不要学(文末可二维码加群)

前面陆陆续续分享了一些今年来自己学习Ai的帖子和推文，后台收到不少留言，大概意思都差不多：

"公众号里那些用AI搭建的医学工具看着挺厉害，但我自己完全不懂编程，想学AI又不知道从哪儿入手。。。"

"我是做医学3D打印的，AI到底能帮到我什么？现在学还来得及吗？"

"感觉AI离我们做医学的好远，但又怕不学就被淘汰，挺焦虑的。"

说实话，看到这些留言，我一点都不意外。

因为这些问题，我自己全经历过。

但慢慢摸索下来，我发现一个事儿：小白或者说非科班人学AI，跟计算机专业的人学AI，完全不是一条路。

你不需要啃算法推导，不需要从线性代数开始。你需要的是——知道AI能帮你解决什么问题，怎么用它，用到什么程度。

比如前段时间的分享，虽然还在新手村，但零代码基础的我，硬是搞出了这些小玩意儿。

利用Ai工具生成骨折热图初尝试

用Ai开发一个三维影像处理软件，然后提取了一块骨头3D打印了出来...

Ai开发医学影像与三维建模软件阶段性介绍及一些心得分享

利用Ai搭建三维骨折热图生成工具初步完成

居于Ai开发的“3-Matic 软件Python脚本生成器”

但这里有个关键——不是AI多强，而是在医工交叉领域积累的那些专业知识，让我知道怎么引导AI、怎么提需求、怎么判断它给的方案对不对。

AI给了我一把锤子，但往哪儿敲，还是得我自己说了算。

当然，踩的坑也不少。

搭建DICOM工具的时候，信心满满觉得只要足够了解工具命令就能用AI搞定，结果深度开发时才发现——改一个功能引出一堆兼容问题，为了解决这问题又搞崩了其他功能，前后上下文各种库调用乱七八糟，很不统一。。。

这种感觉，做过项目的应该都懂：就是那种改一处坏另一处，越改越乱的崩溃感。

后来我专门问了AI，它给出了一个很扎心的说法：你需要的不是成为程序员，而是成为"AI团队的架构师"。

你不需要会写代码，但你必须知道：

• 需求怎么拆解（把模糊想法变成清晰任务）
• 架构怎么划分（模块怎么组织、如何交互）
• 质量怎么把控（AI给的代码对不对、改了会不会崩）

这话听着有道理，但做起来。。。

确实不容易。

所以我一直在想一个问题：

医学领域的人，到底需不需要学AI？

是想学但不知道从哪儿入手的人多？还是觉得AI跟自己没关系、学了也没用的人多？

又或者——已经在学了，但跟我一样，卡在"改一处崩全局"的泥潭里？

想了一圈，与其自己猜，不如直接聊。正好后台那么多人问，那就开个直播，大家面对面聊。

所以我准备做一次直播，主题很明确：

一个爱倒腾UP主新手村的AI学习实录——我踩过的坑、走过的弯路、以及摸索出来的路。

不是教你从零写代码，就是把自己学AI的真实经历摊开来聊。包括那些丢人的弯路、烧掉积分的心疼、改一个功能崩三个功能的崩溃，以及最后怎么慢慢找到感觉的。

直播会聊到：

1. 我学AI的真实经历；
2. AI在医学3D打印场景下到底能干什么（骨折热图、DICOM处理、3-Matic脚本生成器这些实战案例）；
3. 小白学AI最大的坑是什么（以及我怎么从坑里爬出来的）；
4. 零编程基础，怎么跟AI协作做工具（不是从线性代数开始）；
5. 互动环节：你的困惑，现场聊。

如果你也有类似的困惑，或者正在学AI的路上磕磕碰碰，来聊聊。

评论区告诉我：你现在对AI最大的疑问是什么？ 我会根据大家的反馈调整直播内容，你们关心什么，我就重点聊什么。

也欢迎感兴趣的朋友、Ai大神以及正在这条路上的朋友们扫码加群，提前来聊聊。

说真的，AI这波浪潮不会等任何人。但医学人学AI的方式，值得被重新定义。