Über diesen Kurs

26,266 kürzliche Aufrufe

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.

Ca. 6 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Estimate treatment effects using data from randomized control trials

  • Explore methods to interpret diagnostic and prognostic models

  • Apply natural language processing to extract information from unstructured medical data

Kompetenzen, die Sie erwerben

treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.

Ca. 6 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Module 1

2 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 43 min)
12 Videos
About Course 31m
Absolute risk reduction2m
Randomized control trials4m
Causal inference4m
Average treatment effect4m
Conditional average treatment effect4m
T-Learner3m
S-Learner4m
Evaluate individualized treatment effect3m
C-for-benefit2m
C-for-benefit calculation5m
1 praktische Übung
Quiz 1: 30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Module 2

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 32 min)
10 Videos
Handling words with multiple meanings2m
Define the answer in a text4m
Automatic label extraction for medical imaging3m
Synonyms for labels2m
Is-a relationships for labels3m
Presence or absence of a disease2m
Evaluating label extraction1m
Precision and recall and F1 score4m
Evaluating on multiple disease categories3m
1 praktische Übung
New Quiz30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Module 3

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 29 min)
9 Videos
Permutation method2m
Individual feature importance3m
Shapley values2m
Combining importances4m
Shapley values for all patients3m
Interpreting CNN models2m
Localization maps4m
Heat maps3m
1 praktische Übung
New Quiz30m

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

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..