机器学习和人工智能有可能改变医疗保健行业,为我们带来一个充满希望的世界。但是,除非所有利益相关者都具备医疗保健和机器学习概念与原理方面的基本能力,否则我们将永远无法实现这些技术的潜力。

您将学到什么
定义机器学习、生物统计学和传统计算机编程领域之间的重要关系。
了解用于文本分类、物体检测和分割等任务的高级神经网络架构。
学习利用数据训练、验证和测试机器学习模型的重要方法。
了解动态医疗实践和不连续的时间表如何影响临床机器学习应用的开发和部署。
您将获得的技能
- Data Preprocessing
- Deep Learning
- Health Policy
- Reinforcement Learning
- Responsible AI
- Machine Learning Algorithms
- Model Evaluation
- Healthcare Industry Knowledge
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Convolutional Neural Networks
- Healthcare Ethics
- Data Ethics
- Artificial Neural Networks
- Machine Learning
- Applied Machine Learning
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有8个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 Feb 5, 2021审阅
The course was inspiring and useful for a future career! Congratulations to Professor Matthew Lungren and Assistant Professor Serena Yeung! :)
已于 Nov 11, 2020审阅
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.
已于 Aug 31, 2023审阅
Mathew and Serena are excellent. I enjoyed the module. The subject matter is very dense but made palatable by these two experts. Thanks and kudos to them!
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