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
- Health Informatics
- Health Policy
- Healthcare Ethics
- Applied Machine Learning
- Responsible AI
- Model Training
- Generative Model Architectures
- Artificial Neural Networks
- Statistical Machine Learning
- Model Evaluation
- Supervised Learning
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Healthcare Industry Knowledge
- Deep Learning
- Machine Learning Algorithms
- Data Ethics
- Medical Science and Research
- Reinforcement Learning
- Machine Learning
- Machine Learning Methods
要了解的详细信息

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19 项作业
授课语言:英语(English)
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
本课程是 医疗保健领域的人工智能 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
- 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.
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
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学生评论
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FW
已于 May 7, 2023审阅
Excellent introduction to ML and AI in the context of healthcare. Loaded with information without being overwhelming
GM
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.
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