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Spécialisation L'IA au service de la médecine
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Spécialisation L'IA au service de la médecine

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(2,208 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
2 mois à raison de 10 heures par semaine
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Vue d'ensemble

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)

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 - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep learning
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Validation des données
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Intelligence artificielle
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Probabilités et statistiques

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

Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Modélisation des risques
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Apprentissage statistique des machines
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse prédictive

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

Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Traitement des patients
Catégorie : Essais cliniques
Catégorie : Planification du traitement
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Science et recherche médicales
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Analyse statistique

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Amirhossein Kiani
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2 Cours88 835 apprenants
Pranav Rajpurkar
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3 Cours91 742 apprenants

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