Bei diesem Kurs handelt es sich um eine Abschlussarbeit, bei der Sie das Wissen und die Fähigkeiten, die Sie während der gesamten Specializations erlernt haben, anwenden müssen. In diesem Kurs wählen Sie einen der Bereiche aus und bearbeiten die Aufgabe, um zu bestehen.
Schlussstein-Zuweisung - CDSS 5
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Schlussstein-Zuweisung - CDSS 5
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Informierte klinische Entscheidungsfindung mit Deep Learning
Dozent: Fani Deligianni
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data-Mining
- Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Feature Technik
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Informierte klinische Entscheidungsfindung mit Deep Learning
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- 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 3 Module
Dies ist eine fortgeschrittene Übung/Lerneinheit, die das Wissen aus den drei früheren Modulen kombiniert: 1) "Data Mining of Clinical Databases" zur Abfrage der MIMIC-Datenbank, 2) "Deep Learning in Electronic Health Records" zur Vorverarbeitung von EHR und Erstellung von Deep Learning-Modellen und 3) "Explainable Deep Learning Models for Healthcare" zur Erklärung der Modellentscheidung. Insbesondere wird die Bedeutung von Permutationsmerkmalen implementiert und auf MIMIC-III extrahierte Datensätze angewendet. Die Technik wird sowohl auf logistische Regression als auch auf ein LSTM-Modell angewendet. Die abgeleiteten Erklärungen sind globale Erklärungen für das Modell.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 Aufgabe
Dies ist eine fortgeschrittene Übung/Lerneinheit, die das Wissen aus den drei früheren Modulen kombiniert: 1) 'Data Mining of Clinical Databases' zur Abfrage der MIMIC Datenbank, 2) 'Deep Learning in Electronic Health Records' zur Vorverarbeitung von EHR und Erstellung von Deep Learning Modellen und 3) 'Explainable Deep Learning Models for Healthcare' zur Erklärung der Modellentscheidung. Insbesondere wird LIME auf MIMIC-III extrahierte Datensätze angewendet. Die Technik wird sowohl auf logistische Regression als auch auf ein LSTM-Modell angewandt. Die abgeleiteten Erklärungen sind lokale Erklärungen des Modells.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Aufgabe
Dies ist eine fortgeschrittene Übung/Lerneinheit, die das Wissen aus den drei früheren Modulen kombiniert: 1) 'Data Mining of Clinical Databases' zur Abfrage der MIMIC-Datenbank, 2) 'Deep Learning in Electronic Health Records' zur Vorverarbeitung von EHR und Erstellung von Deep Learning-Modellen und 3) 'Explainable Deep Learning Models for Healthcare' zur Erklärung der Modellentscheidung. Insbesondere wird GradCam implementiert und auf ein LSTM-Modell angewendet, das die Sterblichkeit auf der Basis von MIMIC-III extrahierten Datensätzen vorhersagt. Die abgeleiteten Erklärungen sind lokale Erklärungen des Modells.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 Aufgabe
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