L'IA transforme la pratique de la médecine. Elle aide les médecins à diagnostiquer les patients avec plus de précision, à faire des prédictions sur leur état de santé futur et à recommander de meilleurs traitements. Cette Specializations vous donnera une expérience pratique de l'application de l'apprentissage automatique à des problèmes concrets en médecine. Les traitements médicaux peuvent avoir un impact différent sur les patients en fonction de leurs conditions de santé existantes. Dans ce troisième cours, vous recommanderez des traitements mieux adaptés à chaque patient en utilisant des données provenant d'essais de contrôle randomisés. Au cours de la deuxième semaine, vous appliquerez des méthodes d'interprétation de l'apprentissage automatique pour expliquer la prise de décision de modèles d'apprentissage automatique complexes. Enfin, vous utiliserez des méthodes d'extraction d'entités en langage naturel et de réponse aux questions pour automatiser la tâche d'étiquetage des ensembles de données médicales. Ces cours vont au-delà des fondements de l'apprentissage profond pour vous enseigner les nuances de l'application de l'IA à des cas d'utilisation médicale. Si vous êtes novice en matière d'apprentissage profond ou si vous souhaitez obtenir des bases plus approfondies sur le fonctionnement des réseaux neuronaux, nous vous recommandons de suivre la spécialisation en apprentissage profond.