Dieser Kurs behandelt Deep Learning (DL)-Methoden, Gesundheitsdaten und Anwendungen mit DL-Methoden. Die Kurse beinhalten Aktivitäten wie Videovorlesungen, selbstgeführte Programmierübungen, Hausaufgaben (sowohl schriftlich als auch programmiertechnisch) und ein großes Projekt. Die erste Phase des Kurses umfasst Videovorlesungen zu verschiedenen DL- und Gesundheitsanwendungen, selbstgeführte Übungen und mehrere Hausaufgaben. In dieser Phase werden Sie Ihr Wissen und Ihre Erfahrung bei der Entwicklung praktischer Deep-Learning-Modelle für Gesundheitsdaten aufbauen. Die zweite Phase des Kurses besteht aus einem großen Projekt, das zu einem technischen Bericht und einer funktionierenden Demo der Deep-Learning-Modelle zur Lösung einiger spezifischer Probleme im Gesundheitswesen führen kann. Wir gehen davon aus, dass die besten Projekte möglicherweise zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen führen können.
Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning für das Gesundheitswesen
Dozent: Jimeng Sun
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Ein Überblick über den Kurs und alles über Embedding.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
Wir erörtern die Bedeutung von Convolution und Pooling und stellen dann relevante Informationen über Convolutional Neural Networks vor.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Rekurrente Neuronale Netzwerke haben wichtige Bausteine. Wir werden diese erklären und Beispiele für Anwendungen im Gesundheitswesen geben.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Erfahren Sie, warum Autoencoder beim maschinellen Lernen unverzichtbar sind. Wir zeigen Ihnen auch, wie dies im Gesundheitswesen angewendet wird.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 30. März 2023
I really satisfied with methodology of this course. and i am so excited for the completion of whole specialization. Thank you coursera, illinois team and Pro Jimen Sun for such wonderful opportunity
Geprüft am 8. Juni 2025
harsh, but with 2 years of experience i could do it fast
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