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 IA para Medicina
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oferecido por
Programa de cursos integrados IA para Medicinadeeplearning.aiInformações sobre o curso
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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 3 de 3 no
Nível intermediário
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
Aprox. 23 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
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 estimation
- machine learning interpretation
- Random Forest
- natural language entity extraction
- question-answering
Prazos flexíveis
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 3 de 3 no
Nível intermediário
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
Aprox. 23 horas para completar
Inglês
Legendas: Árabe, Francês, Portuguese (European), Italiano, Vietnamita, Alemão, Russo, Inglês, Espanhol
oferecido por
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programa - O que você aprenderá com este curso
9 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.
9 horas para concluir
12 vídeos (Total 43 mín.), 2 leituras, 3 testes
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.)
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.), 3 leituras, 2 testes
Avaliações
- 5 stars77,65%
- 4 stars15,74%
- 3 stars4,25%
- 2 stars1,27%
- 1 star1,06%
Principais avaliações do AI FOR MEDICAL TREATMENT
por OV5 de jun de 2020
Building a treatment model and evaluation, take this course to fully understand what to consider. A practical Model for Mediacl Treament
por MM22 de jun de 2020
A very important course. Only 4 points, because at many points I had a feeling that many things were abstracted away, and am not sure whether I'd be able to replicate them on my own.
por AS7 de jun de 2020
Fantastic coursework teaching fundamentals required for analysis of medical domain data. Quality content with great assignments. Level of difficulty is intermediate for the assignments.
por VP2 de jan de 2022
This is a valuable course, encompassing several branches of applied AI in medicine. It worths the effort to take it!
Sobre Programa de cursos integrados IA para Medicina
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
