Neural Networks in Applied Medicine. Learn the latest cutting-edge methods in Deep Learning for Medical Applications

Jimeng Sun

von

Verbunden mit dem Abschluss Master of Computer Science
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Spezialisierung Deep Learning for HealthcareUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

Was Sie lernen werden

Machine Learning, Health Data Processing

Kompetenzen, die Sie erwerben

Über dieses Spezialisierung

3.104 kürzliche Aufrufe

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.

Praktisches Lernprojekt

Learners will be able to apply the theoretical concepts in autograded programming assignments that use training data we provide for use with different types of neural networking algorithms. The technology used is (among others) Jupyter Notebooks / PyTorch.

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Stufe „Fortgeschritten“

Etwa 3 Monate bis zum Abschluss

Empfohlenes Lerntempo: 5 Stunden/Woche

Englisch

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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Health Data Science Foundation

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.

Kurs2

Kurs 2

Deep Learning Methods for Healthcare

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.

Kurs3

Kurs 3

Advanced Deep Learning Methods for Healthcare

Dozent

Jimeng Sun

Professor

Computer Science Department

4.206 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieser Spezialisierung gehört zum reinen Onlineabschlusses Master of Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Er bietet Ihnen eine Vorschau auf die Themen, Materialien und Lehrkräfte, damit Sie entscheiden können, ob der komplette Online-Studiengang das Richtige für Sie ist.

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Häufig gestellte Fragen

Wie erfolgen Rückerstattungen?
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.
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.
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
The specialization consists of three courses with four weeks each, so a total of 12 weeks will be needed.
What background knowledge is necessary?
We recommend having at least an undergraduate degree in Computer Science or Medicine, or equivalent professional experience.
Do I need to take the courses in a specific order?
The courses are intended to be completed in the sequence they are posted.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
All videos and quizzes are linked in such a way that you won't need to repeat them, should you later decide to enroll in our degree program. However, programming assignments are going to be more extensive in the degree course, and as such they can't be credited.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
You will have the wherewithall to engage in a professional career in computer supported healthcare. There is high demand in this field, so you'll not be waiting for a long time to get great opportunities, be it in academia or industry.

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