Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“

Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep LearningImage SegmentationMachine Learningmodel evaluationMulti-class classification
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up98%(2,934 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

9 Stunden zum Abschließen

Disease detection with computer vision

9 Stunden zum Abschließen
20 Videos (Gesamt 48 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
20 Videos
Demo1m
Recommended prerequisites1m
Medical Image Diagnosis2m
Eye Disease and Cancer Diagnosis3m
Building and Training a Model for Medical Diagnosis2m
Training, prediction, and loss1m
Image Classification and Class Imbalance1m
Binary Cross Entropy Loss Function3m
Impact of Class Imbalance on Loss Calculation3m
Resampling to Achieve Balanced Classes1m
Multi-Task1m
Multi-task Loss, Dataset size, and CNN Architectures2m
Working with a Small Training Set2m
Generating More Samples3m
Model Testing2m
Splitting data by patient1m
Sampling2m
Ground Truth and Consensus Voting1m
Additional Medical Testing2m
3 Lektüren
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10m
About the automatic grader10m
How to refresh your workspace10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz: Disease detection with computer vision30m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Evaluating models

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 24 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
10 Videos
Accuracy in terms of conditional probability1m
Sensitivity, Specificity and Prevalence4m
PPV, NPV2m
Confusion matrix2m
ROC curve and Threshold1m
Varying the threshold2m
Sampling from the Total Population1m
Confidence intervals2m
95% Confidence interval2m
1 Lektüre
Calculating PPV in terms of sensitivity, specificity and prevalence10m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz: Evaluating machine learning models
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Image segmentation on MRI images

7 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 25 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
MRI Data and Image Registration3m
Segmentation3m
2D U-Net and 3D U-Net2m
Data augmentation for segmentation2m
Loss function for image segmentation3m
Different Populations and Diagnostic Technology1m
External validation2m
Measuring Patient outcomes3m
Congratulations!1m
4 Lektüren
Convolutional Neural networks10m
More about U-Net (Optional)10m
Acknowledgements10m
Citations10m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz: Segmentation on medical images

Bewertungen

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Über den Spezialisierung AI for Medicine

AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This three-course Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine. These courses go beyond the foundations of deep learning to teach you the nuances in applying AI to medical use cases. If you are new to deep learning or want to get a deeper foundation of how neural networks work, we recommend taking the Deep Learning Specialization....
AI for Medicine

Häufig gestellte Fragen

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