Tıpta sinir ağları ile tıbbi uygulamalara yönelik derin öğrenmenin en gelişmiş yöntemlerini öğrenin.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Bu uzmanlık, makine öğrenimi ile ilgilenen ve tıbbi uygulamalarla ilgilenen kişilere veya tam tersine, modern bilgisayar biliminin kendi alanları için sunduğu yöntemlerle ilgilenen tıp uzmanlarına yöneliktir.
Öğrenciler, farklı sinir ağı algoritmaları için sağladığımız eğitim verilerini kullanarak, otomatik derecelendirme ile programlama ödevlerinde teorik kavramları uygulayabileceklerdir.
Kurs süresi: 24 saat
Kurs süresi: 22 saat
Değerlendirme: 3,7 (12 değerlendirme)
Bu ders derin öğrenme (DL) yöntemlerini, sağlık verilerini ve DL yöntemlerini kullanan uygulamaları kapsar. Kurs, video dersler, kendi kendine programlama laboratuvarları, ödevler (yazılı ve programlama) ve büyük bir proje gibi etkinlikleri içerir.
Kursun ilk aşaması, DL ve sağlığın çeşitli uygulamalarına ilişkin video dersleri, kendi kendine rehberli laboratuvarlar ve birçok ev ödevini içerecektir. Bu aşamada sağlık verileri üzerinde pratik derin öğrenme modelleri geliştirme konusunda bilgi ve deneyiminizi geliştireceksiniz. Kursun ikinci aşaması, teknik bir rapora ve sağlık alanındaki belirli sorunları çözmeye yönelik derin öğrenme modellerinin aktif bir demosuna yol açabilecek büyük bir proje olacak. En iyi projelerin bilimsel yayınlara yol açmasını bekliyoruz.
Kurs süresi: 16 saat
Bu ders derin öğrenme (DL) yöntemlerini, sağlık verilerini ve DL yöntemlerini kullanan uygulamaları kapsar. Kurs, video dersler, kendi kendine programlama laboratuvarları, ödevler (yazılı ve programlama) ve büyük bir proje gibi etkinlikleri içerir.
Kursun ilk aşaması, çeşitli DL ve sağlık uygulamalarına ilişkin video dersleri, kendi kendine rehberli laboratuvarlar ve birçok ev ödevini içerecektir. Bu aşamada sağlık verileri üzerinde pratik derin öğrenme modelleri geliştirme konusunda bilgi ve deneyiminizi geliştireceksiniz. Kursun ikinci aşaması, teknik bir rapora ve sağlık alanındaki belirli sorunları çözmeye yönelik derin öğrenme modellerinin aktif bir demosuna yol açabilecek büyük bir proje olacak. En iyi projelerin bilimsel yayınlara yol açmasını bekliyoruz.
