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.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados AI for Medicine
5 classificações
oferecido por
Programa de cursos integrados AI for Medicinedeeplearning.aiInformações sobre o curso
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 1 de 1 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
Aprox. 22 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês
O que você vai aprender
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
Habilidades que você terá
treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering
Certificados compartilháveis
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100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 1 de 1 no
Prazos flexíveis
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Nível intermediário
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Aprox. 22 horas para completar
Inglês
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deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
Programa - O que você aprenderá com este curso
8 horas para concluir
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 horas para concluir
12 vídeos (Total 43 mín.), 3 leituras, 2 testes
12 videos
About Course 31min
Absolute risk reduction2min
Randomized control trials4min
Causal inference4min
Average treatment effect4min
Conditional average treatment effect4min
T-Learner3min
S-Learner4min
Evaluate individualized treatment effect3min
C-for-benefit2min
C-for-benefit calculation5min
3 leituras
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10min
About the automatic grader10min
How to refresh your workspace10min
1 exercício prático
Quiz: Measuring Treatment Effects30min
7 horas para concluir
Medical Question Answering
In this week, you will learn how to extract disease labels from clinical reports, and also question answering with BERT.
7 horas para concluir
10 vídeos (Total 32 mín.)
10 videos
Handling words with multiple meanings2min
Define the answer in a text4min
Automatic label extraction for medical imaging3min
Synonyms for labels2min
Is-a relationships for labels3min
Presence or absence of a disease2min
Evaluating label extraction1min
Precision and recall and F1 score4min
Evaluating on multiple disease categories3min
1 exercício prático
Quiz: Information Extraction with NLP30min
7 horas para concluir
ML Interpretation
In this week, you will learn how to interpret deep learning models, and also feature importance in machine learning.
7 horas para concluir
9 vídeos (Total 29 mín.), 2 leituras, 2 testes
9 videos
Permutation method2min
Individual feature importance3min
Shapley values2min
Combining importances4min
Shapley values for all patients3min
Interpreting CNN models2min
Localization maps4min
Heat maps3min
2 leituras
Acknowledgements10min
Citations10min
1 exercício prático
ML Interpretation30min
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
What is the refund policy?
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.
Is financial aid available?
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 .
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
