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
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(1,971 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.
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- 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
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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
Emory University
University of Virginia
Fred Hutchinson Cancer Center
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
1.971 Bewertungen
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Geprüft am 26. Mai 2020
This course is very informative and the way of delivery of lecture was also excellent. Issues and solution for medical diagnosis were explained on a large data set in a very well mannered.
Geprüft am 14. Juli 2020
Complex topics are explained in a simple and straight-forward manner. Really interesting real-life scenarios are used to keep the student interested throughout the whole course. 100% recommend it.
Geprüft am 5. Juli 2020
It was nice to attend this course, mostly due to clear examples, good visual representation of examples and a lot of practical exercises that served as nice preparation for assignments.
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Häufig gestellte Fragen
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