AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация AI for Medicine'
от партнера
Специализация AI for Medicinedeeplearning.aiОб этом курсе
Недавно просмотрено: 39,864
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
Прибл. 22 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Чему вы научитесь
Estimate treatment effects using data from randomized control trials
Explore methods to interpret diagnostic and prognostic models
Apply natural language processing to extract information from unstructured medical data
Приобретаемые навыки
treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
Прибл. 22 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
Программа курса: что вы изучите
8 ч. на завершение
Treatment Effect Estimation
In this week, you will learn: How to analyze data from a randomized control trial, interpreting multivariate models, evaluating treatment effect models, and interpreting ML models for treatment effect estimation.
8 ч. на завершение
12 видео ((всего 43 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
12 видео
About Course 31мин
Absolute risk reduction2мин
Randomized control trials4мин
Causal inference4мин
Average treatment effect4мин
Conditional average treatment effect4мин
T-Learner3мин
S-Learner4мин
Evaluate individualized treatment effect3мин
C-for-benefit2мин
C-for-benefit calculation5мин
3 материала для самостоятельного изучения
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10мин
About the automatic grader10мин
How to refresh your workspace10мин
1 практическое упражнение
Quiz: Measuring Treatment Effects30мин
7 ч. на завершение
Medical Question Answering
In this week, you will learn how to extract disease labels from clinical reports, and also question answering with BERT.
7 ч. на завершение
10 видео ((всего 32 мин.))
10 видео
Handling words with multiple meanings2мин
Define the answer in a text4мин
Automatic label extraction for medical imaging3мин
Synonyms for labels2мин
Is-a relationships for labels3мин
Presence or absence of a disease2мин
Evaluating label extraction1мин
Precision and recall and F1 score4мин
Evaluating on multiple disease categories3мин
1 практическое упражнение
Quiz: Information Extraction with NLP30мин
7 ч. на завершение
ML Interpretation
In this week, you will learn how to interpret deep learning models, and also feature importance in machine learning.
7 ч. на завершение
9 видео ((всего 29 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Permutation method2мин
Individual feature importance3мин
Shapley values2мин
Combining importances4мин
Shapley values for all patients3мин
Interpreting CNN models2мин
Localization maps4мин
Heat maps3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Acknowledgements10мин
Citations10мин
1 практическое упражнение
ML Interpretation30мин
Специализация AI for Medicine: общие сведения
AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This three-course Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
These courses go beyond the foundations of deep learning to teach you the nuances in applying AI to medical use cases. If you are new to deep learning or want to get a deeper foundation of how neural networks work, we recommend taking the Deep Learning Specialization.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
What is the refund policy?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
