Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning for Healthcare

Jimeng Sun

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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

8.329 kürzliche Aufrufe

This course 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.
We cover 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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Kurs 1 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. 24 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Machine Learning, Health Data Processing

Kompetenzen, die Sie erwerben

Graphs
Unsupervised Learning
Autoencoder
Deep Learning

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Spezialisierung Deep Learning for Healthcare

Stufe „Fortgeschritten“

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Ca. 24 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,75/5 (5 Bewertungen)

Jimeng Sun

Professor

Computer Science Department

3.788 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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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 - Introduction

6 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 26 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

Woche

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Week 2 - Health Data

6 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 73 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

8 Videos

Health Data - Introduction5m

Health Data: EHR, Notes12m

Health Data: Claims, Signals9m

Health Data: Images, Literature, Drugs11m

Health Data Standards: Intro & ICD11m

Health Data Standards: CPT, LOINC, NDC7m

Health Data Standards: SNOMED8m

Health Data Standards: UMLS6m

3 Lektüren

Slides: Health Data30m

Slides: Health Data Standards10m

Textbook Chapter 2 (Health Data)1h

1 praktische Übung

Health Data 30m

Woche

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Week 3 - Machine Learning Basics

6 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 89 min), 4 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

Prediction Target6m

Cohort Construction11m

Feature Construction9m

Predictive Model and Evaluation7m

Dimensionality Reduction10m

Clustering5m

Performance Metrics18m

Classification Metrics6m

Regression and Clustering Metrics13m

4 Lektüren

Slides: Supervised Learning10m

Slides: Unsupervised Learning10m

Slides: Evaluation10m

Textbook Chapter 3 (Machine Learning Basics)1h

1 praktische Übung

Machine Learning Basics30m

Woche

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Week 4 - Deep Neural Networks (DNN)

6 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 37 min), 2 Lektüren, 2 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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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.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Health Data Science Foundation

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