Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben das Potenzial, das Gesundheitswesen zu verändern und eine Welt mit unglaublichen Möglichkeiten zu eröffnen. Aber wir werden das Potenzial dieser Technologien niemals ausschöpfen können, wenn nicht alle Beteiligten über grundlegende Kompetenzen sowohl im Gesundheitswesen als auch bei Konzepten und Prinzipien des maschinellen Lernens verfügen.
Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI im Gesundheitswesen
Dozenten: Matthew Lungren
26.664 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(492 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 14 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
97%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Definieren Sie wichtige Beziehungen zwischen den Bereichen des maschinellen Lernens, der Biostatistik und der traditionellen Computerprogrammierung.
Erfahren Sie mehr über fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen für Aufgaben von der Textklassifizierung bis zur Objekterkennung und -segmentierung.
Lernen Sie wichtige Ansätze für die Nutzung von Daten zum Trainieren, Validieren und Testen von Machine Learning-Modellen kennen.
Verstehen Sie, wie sich die dynamische medizinische Praxis und diskontinuierliche Zeitpläne auf die Entwicklung und den Einsatz von klinischen Machine Learning-Anwendungen auswirken.
Wichtige Details
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19 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 8 Module
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7 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
Daten und Dauer
Ursprüngliches Veröffentlichungsdatum: 08/10/2023
Verfallsdatum: 08/10/2026
Geschätzte Zeit bis zum Abschluss: 11 Stunden
Angebotene CME-Credits: 11.00
Akkreditierung
Die Stanford University School of Medicine ist vom Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) für die medizinische Fortbildung von Ärzten akkreditiert. Die Stanford University School of Medicine bewertet diese Fortbildung mit maximal 11,00 AMA PRA Category 1 Credits™. Ärzte sollten nur die Credits in Anspruch nehmen, die dem Umfang ihrer Teilnahme an der Aktivität entsprechen
Offenlegungen
Die Stanford University School of Medicine hält sich an die ACCME-Kriterien, -Standards und -Richtlinien in Bezug auf die Unterstützung der medizinischen Fortbildung durch die Industrie. Es bestehen keine relevanten finanziellen Beziehungen zu den von der ACCME definierten kommerziellen Interessen von Personen, die den Inhalt dieser Aktivität kontrolliert haben.
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