Conozca los métodos más avanzados en aprendizaje profundo para aplicaciones médicas con redes neuronales en medicina.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Esta especialización está dirigida a personas involucradas en el aprendizaje automático e interesadas en aplicaciones médicas, o por el contrario, a profesionales médicos interesados en los métodos que ofrece la informática moderna para su campo.
Los estudiantes podrán aplicar los conceptos teóricos en tareas de programación con calificación automática, utilizando los datos de entrenamiento que proporcionamos para diferentes algoritmos de redes neuronales.
Duración del curso: 24 horas
Duración del curso: 22 horas
Calificación: 3.7 (12 calificaciones)
Este curso cubre métodos de aprendizaje profundo (DL), datos de salud y aplicaciones que utilizan métodos DL. El curso incluye actividades como video conferencias, laboratorios de autoprogramación, tareas (escritas y de programación) y un proyecto grande.
La primera fase del curso incluirá videoconferencias sobre diversas aplicaciones de DL y salud, laboratorios autoguiados y muchas tareas. En esta fase, desarrollará su conocimiento y experiencia en el desarrollo de modelos prácticos de aprendizaje profundo sobre datos de salud. La segunda fase del curso será un gran proyecto que puede conducir a un informe técnico y una demostración activa de los modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas específicos en el campo de la salud. Esperamos que los mejores proyectos puedan conducir a publicaciones científicas.
Duración del curso: 16 horas
Este curso cubre métodos de aprendizaje profundo (DL), datos de salud y aplicaciones que utilizan métodos DL. El curso incluye actividades como video conferencias, laboratorios de autoprogramación, tareas (escritas y de programación) y un proyecto grande.
La primera fase del curso incluirá videoconferencias sobre diversas aplicaciones de DL y salud, laboratorios autoguiados y muchas tareas. En esta fase, desarrollará su conocimiento y experiencia en el desarrollo de modelos prácticos de aprendizaje profundo sobre datos de salud. La segunda fase del curso será un gran proyecto que puede conducir a un informe técnico y una demostración activa de los modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas de salud específicos. Esperamos que los mejores proyectos puedan conducir a publicaciones científicas.
