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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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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- 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 4 Module
Ein Überblick über den Kurs und alles über Embedding.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
Wir erörtern die Bedeutung von Convolution und Pooling und stellen dann relevante Informationen über Convolutional Neural Networks vor.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Rekurrente Neuronale Netzwerke haben wichtige Bausteine. Wir werden diese erklären und Beispiele für Anwendungen im Gesundheitswesen geben.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben
Erfahren Sie, warum Autoencoder beim maschinellen Lernen unverzichtbar sind. Wir zeigen Ihnen auch, wie dies im Gesundheitswesen angewendet wird.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Häufig gestellte Fragen
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