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.
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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: Diagramme
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Autoencoder
- Kategorie: Deep Learning
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4 Aufgaben
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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
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4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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