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!
KI für medizinische Diagnosen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für die Medizin
Dozenten: Pranav Rajpurkar
75.954 bereits angemeldet
(1,967 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mehrklassen-Klassifizierung
- Kategorie: Bildsegmentierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: modellbewertung
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Am Ende dieser Woche werden Sie üben, Krankheiten auf Röntgenbildern der Brust mit Hilfe eines neuronalen Netzwerks zu klassifizieren.
Das ist alles enthalten
20 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element4 Unbewertete Labore
Am Ende dieser Woche werden Sie üben, Standard-Evaluierungsmetriken anzuwenden, um zu sehen, wie gut ein Modell bei der Diagnose von Krankheiten abschneidet.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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.
Das ist alles enthalten
10 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Northeastern University
DeepLearning.AI
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Geprüft am 26. Mai 2020
Geprüft am 14. Juli 2020
Geprüft am 14. Sep. 2023
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Häufig gestellte Fragen
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