Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
KI verändert die medizinische Praxis. Sie hilft Ärzten, genauere Diagnosen zu stellen, Vorhersagen über den zukünftigen Gesundheitszustand von Patienten zu treffen und bessere Behandlungen zu empfehlen. Als KI-Praktiker haben Sie die Möglichkeit, an diesem Wandel der modernen Medizin mitzuwirken. Wenn Sie bereits mit der Mathematik und der Programmierung von KI-Algorithmen vertraut sind und Ihre Fähigkeiten weiter ausbauen möchten, um die Herausforderungen im Gesundheitswesen zu meistern, dann ist diese Spezialisierung genau das Richtige für Sie. Es sind keine medizinischen Vorkenntnisse erforderlich!
Dieses Programm vermittelt Ihnen praktische Erfahrung in der Anwendung modernster Techniken des maschinellen Lernens auf konkrete Probleme in der modernen Medizin: - In Kurs 1 erstellen Sie Modelle zur Klassifizierung und Segmentierung von Bildern mit Hilfe faltiger neuronaler Netze, um Diagnosen von Lungen- und Hirnkrankheiten zu erstellen.
- In Kurs 2 erstellen Sie Risikomodelle und Überlebensschätzer für Herzkrankheiten unter Verwendung statistischer Methoden und eines Random Forest Prädiktors zur Bestimmung der Patientenprognose.
- In Kurs 3 erstellen Sie einen Prädiktor für Behandlungseffekte, wenden Techniken zur Modellinterpretation an und nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Informationen aus radiologischen Berichten zu extrahieren. Diese Kurse gehen über die Grundlagen des Deep Learning hinaus und vermitteln Ihnen einen Einblick in die Feinheiten der Anwendung von KI auf medizinische Anwendungsfälle. Sie werden in diesem Programm erfolgreich sein, wenn Sie bereits mit der Mathematik und der Programmierung von KI-Algorithmen vertraut sind. Sie müssen kein KI-Experte sein, aber Kenntnisse über tiefe neuronale Netze, insbesondere Faltungsnetze, und Kenntnisse der Python-Programmierung auf mittlerem Niveau sind unerlässlich. Wenn Sie relativ neu im Bereich des maschinellen Lernens oder der neuronalen Netze sind, empfehlen wir Ihnen, zunächst die Deep Learning Specialization zu belegen, die von deeplearning.ai angeboten und von Andrew Ng unterrichtet wird. Die Nachfrage nach KI-Fachleuten mit den Fähigkeiten und dem Wissen, um die größten Probleme der modernen Medizin anzugehen, wächst exponentiell. Begleiten Sie uns bei dieser Specialization und beginnen Sie Ihre Reise in die Zukunft des Gesundheitswesens.
Am Ende dieser Woche werden Sie üben, Krankheiten auf Röntgenbildern der Brust mit Hilfe eines neuronalen Netzwerks zu klassifizieren.
Willkommen bei der Specialization mit Andrew und Pranav•4 Minuten
Demo•1 Minute
Empfohlene Vorkenntnisse•1 Minute
Medizinische Bilddiagnose•2 Minuten
Augenkrankheit und Krebsdiagnose•3 Minuten
Aufbau und Training eines Modells für medizinische Diagnosen•3 Minuten
Training, Vorhersage und Verlust•2 Minuten
Bildklassifizierung und Klassenungleichgewicht•2 Minuten
Binäre Kreuzentropie-Verlustfunktion•3 Minuten
Auswirkungen des Klassenungleichgewichts auf die Verlustberechnung•3 Minuten
Resampling zur Erzielung ausgewogener Klassen•2 Minuten
Multi-Task•2 Minuten
Multi-Task-Verlust, Datensatzgröße und CNN-Architekturen•2 Minuten
Arbeiten mit einem kleinen Trainingsset•3 Minuten
Mehr Proben generieren•3 Minuten
Modellprüfung•3 Minuten
Daten nach Patient aufteilen•2 Minuten
Probenahme•3 Minuten
Grundwahrheit und Konsensabstimmung•2 Minuten
Zusätzliche medizinische Tests•3 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 17 Minuten
Treten Sie dem DeepLearning.AI Forum bei, um Fragen zu stellen, Unterstützung zu erhalten oder erstaunliche Ideen zu teilen!•2 Minuten
(Optional) Herunterladen Ihres Notebooks, Herunterladen Ihres Arbeitsbereichs und Aktualisieren Ihres Arbeitsbereichs•5 Minuten
Über den AutoGrader•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Krankheitserkennung mit Computer Vision•30 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 180 Minuten
Medizinische Brust-Röntgen-Diagnose mit Deep Learning•180 Minuten
1 App-Element•Insgesamt 1 Minute
Umfrage zum Einlass•1 Minute
4 Unbewertete Labore•Insgesamt 240 Minuten
Datenexploration & Bildvorverarbeitung•60 Minuten
Zählende Etiketten und gewichtete Verlustfunktion•60 Minuten
Densenet•60 Minuten
Patientenüberschneidungen & Datenlecks•60 Minuten
Modelle auswerten
Woche2•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Am Ende dieser Woche werden Sie üben, Standard-Evaluierungsmetriken anzuwenden, um zu sehen, wie gut ein Modell bei der Diagnose von Krankheiten abschneidet.
Sensitivität, Spezifität und Bewertungsmetriken•3 Minuten
Genauigkeit in Form von bedingten Wahrscheinlichkeiten•2 Minuten
Sensitivität, Spezifität und Prävalenz•4 Minuten
PPV, NPV•2 Minuten
Verwirrungsmatrix•2 Minuten
ROC-Kurve und Schwellenwert•2 Minuten
Variieren des Schwellenwerts•3 Minuten
Stichproben aus der Gesamtbevölkerung•2 Minuten
Konfidenzintervalle•3 Minuten
95% Konfidenzintervall•2 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Berechnung des PPV in Bezug auf Sensitivität, Spezifität und Prävalenz•10 Minuten
1 Aufgabe
Modelle für maschinelles Lernen auswerten•0 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 180 Minuten
Bewertung von Diagnosemodellen•180 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
ROC-Kurve und Schwellenwert•60 Minuten
Bildsegmentierung auf MRI-Bildern
Woche3•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Am Ende dieser Woche werden Sie 3D-MRT-Daten vorbereiten, eine geeignete Verlustfunktion für die Bildsegmentierung implementieren und ein vortrainiertes U-Netz-Modell anwenden, um Tumorregionen in 3D-MRT-Bildern des Gehirns zu segmentieren.
DeepLearning.AI ist ein Bildungstechnologie-Unternehmen, das eine globale Gemeinschaft von KI-Talenten entwickelt.
Die von Experten geleiteten Bildungserfahrungen von DeepLearning.AI geben KI-Praktikern und nicht-technischen Fachleuten die notwendigen Werkzeuge an die Hand, um von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen zu gelangen und eine KI-gestützte Zukunft aufzubauen.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.7
2.070 Bewertungen
5 stars
76,52 %
4 stars
17,53 %
3 stars
3,71 %
2 stars
1,20 %
1 star
1,01 %
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R
RR
4·
Geprüft am 29. Nov. 2024
The instructor is excellent. I knocked it down a star for the finicky auto-grader. Would love to have had a fourth week that showed how to re-train a previously trained system.
W
WG
5·
Geprüft am 19. Apr. 2020
I thought the course was really great. The videos are nice and straight to the point. It would be nice to see a course using advance features. As well as seeing techniques such as NLP.
S
SC
4·
Geprüft am 11. Juli 2020
The assignments are extremely simple; mostly just implementing an equation in Python. The rest of the notebooks are basically readings. Maybe give a little more coding practice.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.