DeepLearning.AI
Spécialisation L'IA au service de la médecine
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Spécialisation L'IA au service de la médecine

Amirhossein Kiani
Pranav Rajpurkar
Eddy Shyu

Instructeurs : Amirhossein Kiani

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(2,226 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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(2,226 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Diagnostiquer des maladies à partir de radiographies et d'images cérébrales IRM 3D

  • Prédire plus précisément les taux de survie des patients à l'aide de modèles arborescents

  • Estimer les effets du traitement sur les patients à l'aide de données provenant d'essais randomisés

  • Automatiser la tâche d'étiquetage des ensembles de données médicales à l'aide du traitement du langage naturel

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
10 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de DeepLearning.AI

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Imagerie médicale, Imagerie par résonance magnétique, Deep learning, Analyse d'images, Probabilités et statistiques, Apprentissage automatique appliqué, Radiologie diagnostique, Tensorflow, Traitement des données, Modélisation prédictive, Tomographie assistée par ordinateur, Traitement du langage naturel (NLP), Vision par ordinateur, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et Réseaux neuronaux artificiels

Ce que vous apprendrez

  • Exemples de tâches de pronostic

  • Appliquer des modèles basés sur les arbres pour estimer les taux de survie des patients

  • Relever les défis pratiques de la médecine tels que les données manquantes

Compétences que vous acquerrez

Modélisation prédictive, Modélisation des risques, Analyse de régression, Algorithme de forêt aléatoire, Arbre de décision, Analyse des Données, Nettoyage des données, Deep learning, Probabilités et statistiques, Prévisions, Apprentissage automatique appliqué, Analyse statistique, Apprentissage automatique, Modélisation statistique et Ingénierie des caractéristiques

Ce que vous apprendrez

  • Estimer les effets du traitement à l'aide de données provenant d'essais contrôlés randomisés

  • Explorer les méthodes d'interprétation des modèles de diagnostic et de pronostic

  • Appliquer le traitement du langage naturel pour extraire des informations de données médicales non structurées

Compétences que vous acquerrez

Deep learning, Essais cliniques, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Personnalisation par l'IA, Informatique de santé, Médecine de précision, Analyse statistique, Grand modèle de langage (LLM), Modélisation prédictive, Exploration de texte, Apprentissage automatique, Science et recherche médicales, Traitement des patients et Analyse des Données

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

Amirhossein Kiani
DeepLearning.AI
2 Cours91 995 apprenants
Pranav Rajpurkar
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3 Cours94 952 apprenants

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