Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning for Healthcare

Jimeng Sun

von

Teil des Abschlusses Master of Computer Science
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Spezialisierung Deep Learning for HealthcareUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

4.844 kürzliche Aufrufe

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.
The first phase of the course will include video lectures on different DL and health applications topics, self-guided labs and multiple homework assignments. In this phase, you will build up your knowledge and experience in developing practical deep learning models on healthcare data. The second phase of the course will be a large project that can lead to a technical report and functioning demo of the deep learning models for addressing some specific healthcare problems. We expect the best projects can potentially lead to scientific publications.

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Enthält praktische Lernprojekte.

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Kurs 2 von 3 in

Spezialisierung Deep Learning for Healthcare

Stufe „Fortgeschritten“

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Graphs
Unsupervised Learning
Autoencoder
Deep Learning

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Spezialisierung Deep Learning for Healthcare

Stufe „Fortgeschritten“

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Jimeng Sun

Professor

Computer Science Department

3.773 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Week 1 - Embedding

6 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 52 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Woche

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Week 2 - Convolutional Neural Networks (CNN)

6 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 52 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Week 3 - Recurrent Neural Networks (RNN)

8 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 41 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Week 4 - Autoencoders

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 36 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?
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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Deep Learning Methods for Healthcare

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