This course covers deep learning (DL) methods, healthcare data and applications using DL methods. The courses include activities such as video lectures, self guided programming labs, homework assignments (both written and programming), and a large project.
von
Spezialisierung Deep Learning for HealthcareUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 3 in
Stufe „Fortgeschritten“
We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Data Science, Medicine.
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Graphs
- Unsupervised Learning
- Autoencoder
- Deep Learning
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University of Illinois at Urbana-Champaign
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.
Dieser Kurs gehört zum reinen Onlineabschlusses Master in Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Er bietet Ihnen eine Vorschau auf die Themen, Materialien und Lehrkräfte, damit Sie entscheiden können, ob der komplette Online-Studiengang das Richtige für Sie ist.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Stunden zum Abschließen
Week 1 - Attention Models
Attention Models are useful to detect specific features in a data source. We'll explain how it can be applied to the risk of heart failure.
5 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 30 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Week 2 - Graph Neural Networks
In this week we'll explain the fundamentals of Graph Neural Networks.
5 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 36 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
Week 3 - Memory Networks
We'll explain the principles behind Memory Networks and how they can be used for predictions in medical applications.
3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 87 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
Week 4 - Generative Models
We'll discuss Generative Networks, as well as the method of Variational Autoencoder
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 55 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
Über den Spezialisierung Deep Learning for Healthcare
This specialization is intended for persons involved in machine learning who are interested in medical applications, or vice versa, medical professionals who are interested in the methods modern computer science has to offer to their field. We will cover health data analysis, different types of neural networks, as well as training and application of neural networks applied on real-world medical scenarios.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
