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.

Über 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.
Coursera-Labore
Enthält praktische Lernprojekte.
Hier finden Sie weitere Informationen zu Coursera-Laboren Kurs 2 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, Machine Learning, Medicine.
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Graphs
- Unsupervised Learning
- Autoencoder
- Deep Learning
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Coursera-Labore
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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
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
6 Stunden zum Abschließen
Week 1 - Embedding
6 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 52 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
6 Stunden zum Abschließen
Week 2 - Convolutional Neural Networks (CNN)
6 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 52 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
8 Stunden zum Abschließen
Week 3 - Recurrent Neural Networks (RNN)
8 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 41 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
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

Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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