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.
Fortgeschrittene 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: Tensorflow
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Netzwerk-Modell
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
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
Aufmerksamkeitsmodelle sind nützlich, um bestimmte Merkmale in einer Datenquelle zu erkennen. Wir erklären, wie sie auf das Risiko einer Herzinsuffizienz angewendet werden können.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In dieser Woche erklären wir Ihnen die Grundlagen von Graph Neural Networks.
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5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Wir erklären Ihnen die Prinzipien hinter Memory Networks und wie sie für Vorhersagen in medizinischen Anwendungen genutzt werden können.
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8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Wir besprechen generative Netzwerke sowie die Methode des Variational Autoencoder
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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