Acerca de este Curso

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Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Aprox. 19 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Deep LearningImage SegmentationMachine Learningmodel evaluationMulti-class classification
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up98%(2,967 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

9 horas para completar

Disease detection with computer vision

9 horas para completar
20 videos (Total 48 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
20 videos
Demo1m
Recommended prerequisites1m
Medical Image Diagnosis2m
Eye Disease and Cancer Diagnosis3m
Building and Training a Model for Medical Diagnosis2m
Training, prediction, and loss1m
Image Classification and Class Imbalance1m
Binary Cross Entropy Loss Function3m
Impact of Class Imbalance on Loss Calculation3m
Resampling to Achieve Balanced Classes1m
Multi-Task1m
Multi-task Loss, Dataset size, and CNN Architectures2m
Working with a Small Training Set2m
Generating More Samples3m
Model Testing2m
Splitting data by patient1m
Sampling2m
Ground Truth and Consensus Voting1m
Additional Medical Testing2m
3 lecturas
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10m
About the automatic grader10m
How to refresh your workspace10m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Quiz: Disease detection with computer vision30m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Evaluating models

4 horas para completar
10 videos (Total 24 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
10 videos
Accuracy in terms of conditional probability1m
Sensitivity, Specificity and Prevalence4m
PPV, NPV2m
Confusion matrix2m
ROC curve and Threshold1m
Varying the threshold2m
Sampling from the Total Population1m
Confidence intervals2m
95% Confidence interval2m
1 lectura
Calculating PPV in terms of sensitivity, specificity and prevalence10m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Quiz: Evaluating machine learning models
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Image segmentation on MRI images

7 horas para completar
10 videos (Total 25 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
10 videos
MRI Data and Image Registration3m
Segmentation3m
2D U-Net and 3D U-Net2m
Data augmentation for segmentation2m
Loss function for image segmentation3m
Different Populations and Diagnostic Technology1m
External validation2m
Measuring Patient outcomes3m
Congratulations!1m
4 lecturas
Convolutional Neural networks10m
More about U-Net (Optional)10m
Acknowledgements10m
Citations10m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Quiz: Segmentation on medical images

Revisiones

Principales revisiones sobre AI FOR MEDICAL DIAGNOSIS

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Acerca de Programa especializado: AI for Medicine

AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This three-course Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine. These courses go beyond the foundations of deep learning to teach you the nuances in applying AI to medical use cases. If you are new to deep learning or want to get a deeper foundation of how neural networks work, we recommend taking the Deep Learning Specialization....
AI for Medicine

Preguntas Frecuentes

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    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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