本专业面向对医学应用感兴趣的机器学习相关人员，反之亦然，面向对现代计算机科学为其领域提供的方法感兴趣的医学专业人员。我们将介绍健康数据分析、不同类型的神经网络，以及神经网络在实际医疗场景中的训练和应用。
应用的学习项目
学员将能够在自动分级编程作业中应用理论概念，这些作业使用我们提供的训练数据，用于不同类型的神经网络算法。使用的技术包括 Jupyter Notebooks / PyTorch。
医疗保健领域的深度学习 专项课程
医疗保健领域的深度学习 专项课程
应用医学中的神经网络. 学习深度学习在医学应用中的最新前沿方法
位教师：Jimeng Sun
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- 借助实践项目精通一门科目或一个工具
- 培养对关键概念的深入理解
- 通过 University of Illinois Urbana-Champaign 获得职业证书
专业化 - 3门课程系列
本专业面向对医学应用感兴趣的机器学习相关人员，反之亦然，面向对现代计算机科学为其领域提供的方法感兴趣的医学专业人员。我们将介绍健康数据分析、不同类型的神经网络，以及神经网络在实际医疗场景中的训练和应用。
应用的学习项目
学员将能够在自动分级编程作业中应用理论概念，这些作业使用我们提供的训练数据，用于不同类型的神经网络算法。使用的技术包括 Jupyter Notebooks / PyTorch。
健康数据科学基金会
第 1 门课程 24小时
您将学到什么
机器学习、健康数据处理
您将获得的技能
类别：人工神经网络
类别：健康信息学
类别：医疗保健项目管理
类别：模型评估
类别：无监督学习
类别：机器学习
类别：深度学习
类别：卷积神经网络
类别：计划发展
类别：医学科学与研究
类别：监督学习
类别：应用机器学习
类别：医疗保健
医疗保健领域的深度学习方法
第 2 门课程 22小时
您将学到什么
本课程涵盖深度学习（DL）方法、医疗保健数据和使用 DL 方法的应用。课程包括视频讲座、自我指导的编程实验室、家庭作业（包括书面作业和编程作业）和一个大型项目等活动。 课程的第一阶段将包括关于不同 DL 和健康应用主题的视频讲座、自我指导的实验室和多个家庭作业。在这一阶段，您将积累在医疗保健数据上开发实用深度学习模型的知识和经验。课程的第二阶段将是一个大型项目，该项目可产生一份技术报告，并演示深度学习模型在解决某些特定医疗保健问题方面的功能。我们希望最好的项目有可能发表科学论文。
您将获得的技能
类别：递归神经网络 (RNN)
类别：卷积神经网络
类别：Python 程序设计
类别：人工神经网络
类别：深度学习
类别：嵌入
类别：应用机器学习
类别：模型部署
类别：Machine Learning 方法
类别：医学影像
类别：无监督学习
类别：图像分析
类别：自动编码器
类别：健康信息学
类别：模型评估
医疗保健领域的高级深度学习方法
第 3 门课程 16小时
您将学到什么
本课程涵盖深度学习（DL）方法、医疗保健数据和使用 DL 方法的应用。课程包括视频讲座、自我指导的编程实验室、家庭作业（包括书面作业和编程作业）和一个大型项目等活动。 课程的第一阶段将包括关于不同 DL 和健康应用主题的视频讲座、自我指导的实验室和多个家庭作业。在这一阶段，您将积累在医疗保健数据上开发实用深度学习模型的知识和经验。课程的第二阶段将是一个大型项目，该项目可产生一份技术报告，并演示深度学习模型在解决某些特定医疗保健问题方面的功能。我们希望最好的项目有可能发表科学论文。
您将获得的技能
类别：图论
类别：Python 程序设计
类别：深度学习
类别：自动编码器
类别：生成式对抗网络（GANs）
类别：健康信息学
类别：预测建模
类别：图像分析
类别：递归神经网络 (RNN)
类别：Machine Learning 方法
类别：无监督学习
类别：卷积神经网络
类别：医疗保健项目管理
类别：人工神经网络
类别：应用机器学习
获得职业证书
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为学位做准备
学习 University of Illinois Urbana-Champaign 的这个 专项课程，您可以预览相关学位课程计划中的主题、材料和授课教师，以便您确定该主题或大学是否适合您。
位教师
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'