Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben das Potenzial, das Gesundheitswesen zu verändern und eine Welt mit unglaublichen Möglichkeiten zu eröffnen. Aber wir werden das Potenzial dieser Technologien niemals ausschöpfen können, wenn nicht alle Beteiligten über grundlegende Kompetenzen sowohl im Gesundheitswesen als auch bei Konzepten und Prinzipien des maschinellen Lernens verfügen.
Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
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Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI im Gesundheitswesen“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Matthew Lungren
39.075 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
627 Bewertungen
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
1 Woche bei 10 Stunden eine Woche
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96%
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Was Sie lernen werden
Definieren Sie wichtige Beziehungen zwischen den Bereichen des maschinellen Lernens, der Biostatistik und der traditionellen Computerprogrammierung.
Erfahren Sie mehr über fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen für Aufgaben von der Textklassifizierung bis zur Objekterkennung und -segmentierung.
Lernen Sie wichtige Ansätze für die Nutzung von Daten zum Trainieren, Validieren und Testen von Machine Learning-Modellen kennen.
Verstehen Sie, wie sich die dynamische medizinische Praxis und diskontinuierliche Zeitpläne auf die Entwicklung und den Einsatz von klinischen Machine Learning-Anwendungen auswirken.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: Gesundheitspolitik
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
- Kategorie: Bewertung des Modells
Wichtige Details
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19 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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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
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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VL
Geprüft am 10. Sep. 2023
Delivered all it promises. Fast paces and geared to people with lots of ML knowledge. Thank you.Muchas gracias.Valdez Ladd
MA
Geprüft am 20. Sep. 2025
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GM
Geprüft am 11. Nov. 2020
Completing this course has given me a solid foundation and confidence to engage at a deeper level with AIML in health, both as a student and exponent thereof.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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