Çevrimiçi kurs – Google’ın Tıp için Yapay Zekası DeepLearning.AI’da sertifikalı profesyonel staj

Pazar lideri ürünlerimizin avantajlarını keşfedin. Size unutulmaz bir deneyim sunmak için yüksek kaliteli uzmanlık ve mükemmel müşteri hizmetleri.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google'ın Tıp için Yapay Zekası DeepLearning.AI'da sertifikalı profesyonel staj

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Tıpta somut problemlere hesaplamalı öğrenmenin uygulanmasında pratik deneyim
  • Yapay zekanın tıbbi vakalarda uygulanmasının tam olarak anlaşılması
  • 2D ve 3D tıbbi görüntüleme verileriyle çalışın
  • Hasta hayatta kalma tahminlerini iyileştirmek için ağaç tabanlı modellerin uygulanması
  • Kişiselleştirilmiş tedaviler önermek için randomize çalışmalardan elde edilen verileri kullanma
  • Tıbbi veri kümelerindeki etiketleri içe aktarmak için doğal dil çıkarma

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Tıbbi veri analisti
  • Sağlık alanında yazılım geliştiricisi
  • Tıbbi Veri Bilimcisi
  • Tıpta yapay zeka uzmanı
  • Tıbbi teknolojiler konusunda uzmanlaşmış bir doktor
  • Sağlık sistemleri analisti
  • Tıbbi algoritmaların geliştiricisi
  • Tıpta yapay zeka alanında araştırmacı
  • Sağlık alanında teknoloji danışmanı
  • Sağlık ve teknoloji alanında proje yöneticisi

Staj – 3 dersten oluşan bir seri

Yapay zeka tıp alanını değiştiriyor. Doktorların hastaları daha doğru teşhis etmesine, gelecekteki sağlık durumlarını tahmin etmesine ve daha iyi tedaviler önermesine yardımcı olur. Bu staj serisi size makine öğrenimini tıptaki somut sorunlara uygulama konusunda uygulamalı deneyim kazandıracak.

Bu kurslar, size yapay zekayı tıbbi vakalara uygulamanın tüm ayrıntılarını öğretmek için derin öğrenmenin temellerinin ötesine geçer. Derin öğrenme konusunda yeniyseniz veya bilginizi sinir ağlarının nasıl çalıştığına dayandırmak istiyorsanız derin öğrenme uzmanlığına kaydolmanızı öneririz.

Uygulamalı öğrenme projesi

Tıp, eksik verilerin işlenmesi gibi benzersiz zorluklarla birlikte en hızlı büyüyen ve en önemli alanlardan biridir. 2D ve 3D tıbbi görüntüleme verileriyle çalışmanın tüm ayrıntılarını öğrenerek başlayacaksınız. Daha sonra hasta hayatta kalma tahminlerini iyileştirmek için ağaç tabanlı modelleme uygulanacaktır. Ayrıca, her bir hasta için daha uygun tedavileri önermek amacıyla randomize araştırmalardan elde edilen verileri kullanacaksınız. Son olarak, doğal dil çıkarımının tıbbi veri kümelerindeki etiketleri nasıl daha verimli bir şekilde içe aktarabileceğini keşfedeceksiniz.

Details of the courses that make up the specialization

Tıbbi teşhis için yapay zeka

Kurs 1

Süre: 20 saat
Derecelendirme: 4,7 (1.949 derecelendirme)

ne öğreneceksin

Yapay zeka tıp alanını değiştiriyor, doktorların hastaları daha doğru teşhis etmesine ve daha iyi tedaviler önermesine yardımcı oluyor. Kurs, yapay zeka algoritmalarının arkasındaki metodolojileri ve kodları bilenler için tasarlanmıştır.

müfredat

  • Kurs 1: Akciğer ve beyin problemlerini teşhis etmek için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) modelleri.
  • Kurs 2: Kalp hastalığı için risk değerlendirme modelleri ve hayatta kalma tahminleri.
  • Kurs 3: Tedavi etkisini tahmin etmek ve doğal dil işlemeyi uygulamak.

kazanacağınız beceriler

  • Çok sınıflı sınıflandırma
  • Görüntü segmentasyonu
  • makine öğrenimi
  • derin öğrenme
  • Modellerin değerlendirilmesi

Tıbbi tahmin için yapay zeka

Kurs 2

Süre: 29 saat
Değerlendirme: 4,7 (767 değerlendirme)

ne öğreneceksin

  • Hasta hayatta kalma oranlarını tahmin etmek için ağaç tabanlı modellerin uygulanması.
  • Eksik veriler gibi tıptaki pratik zorlukları çözme.

kazanacağınız beceriler

  • Rastgele orman
  • makine öğrenimi
  • derin öğrenme
  • Zamana göre modeller
  • Modelleri ayarlama

Tıbbi bakım için yapay zeka

Kurs 3

Süre: 22 saat
Derecelendirme: 4,7 (515 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Randomize kontrollü çalışmalardan elde edilen verileri kullanarak tedavi etkilerinin tahmin edilmesi.
  • Teşhis ve tahmin modellerinin yorumlanmasına yönelik yöntemlerin araştırılması.
  • Yapılandırılmamış tıbbi verilerden bilgi çıkarmak için doğal dil işlemenin uygulanması.

kazanacağınız beceriler

  • Rastgele orman
  • Doğal dilin özünü araştırmak
  • Tedavi etkisinin tahmini
  • Makine öğreniminin anlamı
  • Sorular ve cevaplar

İlgili ürünler