Ce cours couvre les méthodes d'apprentissage profond, les données de santé et les applications utilisant les méthodes d'apprentissage profond. Les cours comprennent des activités telles que des conférences vidéo, des laboratoires de programmation autoguidés, des devoirs (à la fois écrits et de programmation) et un grand projet. La première phase du cours comprendra des conférences vidéo sur différents sujets de DL et d'applications de santé, des laboratoires autoguidés et de multiples devoirs. Dans cette phase, vous développerez vos connaissances et votre expérience dans le développement de modèles pratiques d'apprentissage profond sur des données de santé. La deuxième phase du cours consistera en un projet de grande envergure qui pourra déboucher sur un rapport technique et une démonstration fonctionnelle des modèles d'apprentissage profond pour résoudre certains problèmes de santé spécifiques. Nous nous attendons à ce que les meilleurs projets puissent potentiellement conduire à des publications scientifiques.
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Méthodes d'apprentissage profond pour les soins de santé
Ce cours fait partie de Spécialisation L'apprentissage profond au service de la santé
Instructeur : Jimeng Sun
2 101 déjà inscrits
Inclus avec 
(13 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Graphiques
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Auto-encodeur
- Catégorie : Deep learning
Détails à connaître
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4 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Une vue d'ensemble du cours et de tout ce qui concerne l'intégration.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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5 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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5 vidéos2 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
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4 vidéos2 lectures1 devoir
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Illinois Urbana-Champaign vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
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