Этот курс входит в специализацию ''Специализация Deep Learning for Healthcare'

Jimeng Sun

от партнера

Часть дипломной программы ''Master of Computer Science'
Подробнее…

Специализация Deep Learning for HealthcareИллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 4 879

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.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Лабораторные работы Coursera Labs

Включает в себя практические учебные проекты.

Подробнее о лабораторных работах Coursera Labs

Курс 2 из 3 в программе

Специализация Deep Learning for Healthcare

Продвинутый уровень

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

Прибл. 22 часа на выполнение

Английский

Приобретаемые навыки

Graphs
Unsupervised Learning
Autoencoder
Deep Learning

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Лабораторные работы Coursera Labs

Включает в себя практические учебные проекты.

Подробнее о лабораторных работах Coursera Labs

Курс 2 из 3 в программе

Специализация Deep Learning for Healthcare

Продвинутый уровень

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

Прибл. 22 часа на выполнение

Английский

Преподаватели

Jimeng Sun

Professor

Computer Science Department

3 762 учащихся

4 курса

от партнера

Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Computer Science' от партнера Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Подробнее…

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

6 ч. на завершение

Week 1 - Embedding

6 ч. на завершение

5 видео ((всего 52 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

Неделя

Неделя 2

6 ч. на завершение

Week 2 - Convolutional Neural Networks (CNN)

6 ч. на завершение

5 видео ((всего 52 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов

Неделя

Неделя 3

8 ч. на завершение

Week 3 - Recurrent Neural Networks (RNN)

8 ч. на завершение

5 видео ((всего 41 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

5 видео

Basic RNN Concepts & Structure7мин

Back Propagation Through Time (BPTT)7мин

Long Short Term Memory Networks (LSTM)7мин

Gated Recurrent Unit (GRU)8мин

Healthcare Applications10мин

2 материала для самостоятельного изучения

Slides: RNN10мин

Textbook Chapter 7 (Recurrent Neural Networks (RNN))1ч

1 практическое упражнение

RNN30мин

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Week 4 - Autoencoders

2 ч. на завершение

4 видео ((всего 36 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

Специализация Deep Learning for Healthcare: общие сведения

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.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
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.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Deep Learning Methods for Healthcare

Об этом курсе

Приобретаемые навыки