Über diesen Kurs

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Ca. 12 Stunden zum Abschließen
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Englisch

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Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Why machine learning in healthcare?

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 34 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
History of AI in Medicine6m
Course Overview4m
Why Healthcare Needs Machine Learning2m
Machine Learning Magic8m
Machine Learning, Biostatistics, Programming4m
Can Machine Learning Solve Everything?5m
6 Lektüren
Getting Started: Creators of This Course5m
Video Image Credit
Video Image Credit
Study Guide Module 15m
Citations and Additional Readings10m
Video Image Credit
3 praktische Übungen
Reflection Exercise15m
Reflection Exercise10m
Knowledge Check30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Concepts and Principles of machine learning in healthcare part 1

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 51 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Machine Learning Terms, Definitions, and Jargon Part 210m
How Machines Learn Part 18m
How Machines Learn Part 25m
Supervised Machine Learning Approaches: Regression and the "No Free Lunch" Theorem3m
Other Traditional Supervised Machine Learning Approaches3m
Support Vector Machine (SVM)3m
Unsupervised Machine Learning4m
2 Lektüren
Study Guide Module 25m
Citations and Additional Readings5m
3 praktische Übungen
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise10m
Knowledge Check30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Concepts and Principles of machine learning in healthcare part 2

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 63 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
Deep Learning and Neural Networks6m
Cross Entropy Loss3m
Gradient Descent6m
Representing Unstructured Image and Text Data5m
Convolutional Neural Networks4m
Natural Language Processing and Recurrent Neural Networks7m
The Transformer Architecture for Sequences4m
Commonly Used and Advanced Neural Network Architectures6m
Advanced Computer Vision Tasks and Wrap-Up10m
3 Lektüren
Video Image Credit
Study Guide Module 35m
Citations and Additional Readings5m
3 praktische Übungen
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise10m
Knowledge Check30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Evaluation and Metrics for machine learning in healthcare

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 35 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Overfitting and Underfitting8m
Strategies to Address Overfitting, Underfitting and Introduction to Regularization 5m
Statistical Approaches to Model Evaluation5m
Receiver Operator and Precision Recall Curves as Evaluation Metrics11m
2 Lektüren
Study Guide Module 45m
Citations and Additional Readings5m
3 praktische Übungen
Reflection Exercise 110m
Reflection Exercise 210m
Knowledge Check30m

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Über den Spezialisierung AI in Healthcare

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Häufig gestellte Fragen

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