Informações sobre o curso

384,410 visualizações recentes

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 20 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Deep LearningImage SegmentationMachine Learningmodel evaluationMulti-class classification

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 20 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

oferecido por

Logotipo de deeplearning.ai

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up98%(1,665 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

9 horas para concluir

Disease detection with computer vision

9 horas para concluir
20 vídeos (Total 48 mín.), 5 leituras, 2 testes
20 videos
Demo1min
Recommended prerequisites1min
Medical Image Diagnosis2min
Eye Disease and Cancer Diagnosis3min
Building and Training a Model for Medical Diagnosis2min
Training, prediction, and loss1min
Image Classification and Class Imbalance1min
Binary Cross Entropy Loss Function3min
Impact of Class Imbalance on Loss Calculation3min
Resampling to Achieve Balanced Classes1min
Multi-Task1min
Multi-task Loss, Dataset size, and CNN Architectures2min
Working with a Small Training Set2min
Generating More Samples3min
Model Testing2min
Splitting data by patient1min
Sampling2min
Ground Truth and Consensus Voting1min
Additional Medical Testing2min
5 leituras
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10min
Please Save your work regularly10min
About the automatic grader10min
assignment updated April 16, 9pm PST - please refresh10min
How to refresh your workspace10min
1 exercício prático
Week 1 Quiz: Disease detection with computer vision30min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Evaluating models

4 horas para concluir
10 vídeos (Total 24 mín.), 1 leitura, 2 testes
10 videos
Accuracy in terms of conditional probability1min
Sensitivity, Specificity and Prevalence4min
PPV, NPV2min
Confusion matrix2min
ROC curve and Threshold1min
Varying the threshold2min
Sampling from the Total Population1min
Confidence intervals2min
95% Confidence interval2min
1 leituras
Calculating PPV in terms of sensitivity, specificity and prevalence10min
1 exercício prático
Week 2 Quiz: Evaluating machine learning models
Semana
3

Semana 3

7 horas para concluir

Image segmentation on MRI images

7 horas para concluir
10 vídeos (Total 25 mín.), 4 leituras, 2 testes
10 videos
MRI Data and Image Registration3min
Segmentation3min
2D U-Net and 3D U-Net2min
Data augmentation for segmentation2min
Loss function for image segmentation3min
Different Populations and Diagnostic Technology1min
External validation2min
Measuring Patient outcomes3min
Congratulations!1min
4 leituras
Convolutional Neural networks10min
More about U-Net (Optional)10min
Acknowledgements10min
Citations10min
1 exercício prático
Week 3 Quiz: Segmentation on medical images

Sobre Programa de cursos integrados AI for Medicine

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....
AI for Medicine

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.