Machine learning and artificial intelligence hold the potential to transform healthcare and open up a world of incredible promise. But we will never realize the potential of these technologies unless all stakeholders have basic competencies in both healthcare and machine learning concepts and principles.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI in Healthcare
von
Spezialisierung AI in HealthcareStanford UniversityÜber diesen Kurs
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Stufe „Anfänger“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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von
Stanford University
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
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
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Study Guide Module 15m
Citations and Additional Readings10m
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3 praktische Übungen
Reflection Exercise15m
Reflection Exercise10m
Knowledge Check30m
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
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
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
Bewertungen
Top-Bewertungen von FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING FOR HEALTHCARE
von AJ8. Sep. 2020
Amazing course teaching the innumerous opportunities in the healthcare sector and the application of AI in the same. Beautifully drafted course with intriguing tutorials and exercises.
von LS26. Sep. 2020
Interesting and well crafted, it is mostly at an introductory level, but accurate and with many details regarding how to apply ML to healthcare. Worth to follow.
von MM7. Okt. 2020
An excellent course for professionals with healthcare background, specially for those who want to test the water before diving deep into AI in Healthcare.
von SR9. Okt. 2020
Outstanding teaching and pacing by both professors and an excellent generalized instruction of ML for healthcare.
Über den Spezialisierung AI in Healthcare
Artificial intelligence (AI) has transformed industries around the world, and has the potential to radically alter the field of healthcare. Imagine being able to analyze data on patient visits to the clinic, medications prescribed, lab tests, and procedures performed, as well as data outside the health system -- such as social media, purchases made using credit cards, census records, Internet search activity logs that contain valuable health information, and you’ll get a sense of how AI could transform patient care and diagnoses.
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:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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.
What is the refund policy?
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
Is financial aid available?
Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.
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.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
