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 Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung KI für Medizin
von
Spezialisierung KI für Medizindeeplearning.aiÜber diesen Kurs
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100 % online
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Kurs 3 von 3 in
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. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering
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deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
8 Stunden zum Abschließen
Treatment Effect Estimation
In this week, you will learn: How to analyze data from a randomized control trial, interpreting multivariate models, evaluating treatment effect models, and interpreting ML models for treatment effect estimation.
8 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 43 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
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
3 Lektüren
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10m
About the automatic grader10m
How to refresh your workspace10m
1 praktische Übung
Quiz: Measuring Treatment Effects30m
7 Stunden zum Abschließen
Medical Question Answering
In this week, you will learn how to extract disease labels from clinical reports, and also question answering with BERT.
7 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
Quiz: Information Extraction with NLP30m
7 Stunden zum Abschließen
ML Interpretation
In this week, you will learn how to interpret deep learning models, and also feature importance in machine learning.
7 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 29 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
9 Videos
Permutation method2m
Individual feature importance3m
Shapley values2m
Combining importances4m
Shapley values for all patients3m
Interpreting CNN models2m
Localization maps4m
Heat maps3m
2 Lektüren
Acknowledgements10m
Citations10m
1 praktische Übung
ML Interpretation30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von AI FOR MEDICAL TREATMENT
von AA23. Juni 2020
A bit tough, but well laid and well explained.Overall the entire specialization was very good. However it misses in depth theory . But overall a very good course with practical applications
von RB12. Juni 2020
A very nice course and specialization as well. Offers so much to learn even for those who are pure machine learners.Instructors were fantastic.Assignments were challenging but excellent.
von AS7. Juni 2020
Fantastic coursework teaching fundamentals required for analysis of medical domain data. Quality content with great assignments. Level of difficulty is intermediate for the assignments.
von MM22. Juni 2020
A very important course. Only 4 points, because at many points I had a feeling that many things were abstracted away, and am not sure whether I'd be able to replicate them on my own.
Über den Spezialisierung KI für Medizin
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
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.
Is financial aid available?
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
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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