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Spezialisierung KI für die Medizin
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Spezialisierung KI für die Medizin

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

(2,208 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Mittel

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Überblick

  • Diagnose von Krankheiten anhand von Röntgenbildern und 3D-MRI-Gehirnaufnahmen

  • Genauere Vorhersage der Überlebensraten von Patienten durch baumbasierte Modelle

  • Schätzen Sie die Auswirkungen der Behandlung auf Patienten anhand von Daten aus randomisierten Studien

  • Automatisieren Sie die Beschriftung medizinischer Datensätze mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Patient Treatment
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Clinical Trials
  • Kategorie: Medical Science and Research
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Statistical Machine Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Treatment Planning
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Risk Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch
10 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von DeepLearning.AI.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Magnetresonanztomographie
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Statistik
Kategorie: Computervision
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Radiologie
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Tensorflow

Was Sie lernen werden

  • Gehen Sie durch Beispiele für prognostische Aufgaben

  • Wenden Sie baumbasierte Modelle an, um die Überlebensraten von Patienten zu schätzen

  • Bewältigen Sie praktische Herausforderungen in der Medizin wie fehlende Daten

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Prädiktive Analytik
Kategorie: Deep Learning

Was Sie lernen werden

  • Schätzung der Behandlungseffekte anhand von Daten aus randomisierten Kontrollstudien

  • Erforschen Sie Methoden zur Interpretation diagnostischer und prognostischer Modelle

  • Natürliche Sprachverarbeitung anwenden, um Informationen aus unstrukturierten medizinischen Daten zu extrahieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Behandlungsplanung
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klinische Studien
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Behandlung von Patienten

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Dozenten

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