Dieser Kurs behandelt Deep Learning (DL)-Methoden, Gesundheitsdaten und Anwendungen mit DL-Methoden. Die Kurse beinhalten Aktivitäten wie Videovorlesungen, selbstgeführte Programmierübungen, Hausaufgaben (sowohl schriftlich als auch programmiertechnisch) und ein großes Projekt. Die erste Phase des Kurses umfasst Videovorlesungen zu verschiedenen DL- und Gesundheitsanwendungen, selbstgeführte Übungen und mehrere Hausaufgaben. In dieser Phase werden Sie Ihr Wissen und Ihre Erfahrung bei der Entwicklung praktischer Deep-Learning-Modelle für Gesundheitsdaten aufbauen. Die zweite Phase des Kurses besteht aus einem großen Projekt, das zu einem technischen Bericht und einer funktionierenden Demo der Deep-Learning-Modelle zur Lösung einiger spezifischer Probleme im Gesundheitswesen führen kann. Wir gehen davon aus, dass die besten Projekte möglicherweise zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen führen können.

Fortgeschrittene Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen
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Fortgeschrittene Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Deep Learning für das Gesundheitswesen“

Dozent: Jimeng Sun
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Health Informatics
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Graph Theory
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Artificial Neural Networks
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
- Kategorie: Autoencoders
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Healthcare Project Management
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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