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 Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
Este curso forma parte de Programa Especializado - IA para medicina
ofrecido por
Programa Especializado - IA para medicinadeeplearning.aiAcerca de este Curso
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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Curso 3 de 3 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
Aprox. 22 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Habilidades que obtendrás
treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering
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deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programa - Qué aprenderás en este curso
8 horas para completar
Treatment Effect Estimation
In this week, you will learn: How to analyze data from a randomized control trial, interpreting multivariate models, evaluating treatment effect models, and interpreting ML models for treatment effect estimation.
8 horas para completar
12 videos (Total 43 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
12 videos
About Course 31m
Absolute risk reduction2m
Randomized control trials4m
Causal inference4m
Average treatment effect4m
Conditional average treatment effect4m
T-Learner3m
S-Learner4m
Evaluate individualized treatment effect3m
C-for-benefit2m
C-for-benefit calculation5m
3 lecturas
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10m
About the automatic grader10m
How to refresh your workspace10m
1 ejercicio de práctica
Quiz: Measuring Treatment Effects30m
7 horas para completar
Medical Question Answering
In this week, you will learn how to extract disease labels from clinical reports, and also question answering with BERT.
7 horas para completar
10 videos (Total 32 minutos)
10 videos
Handling words with multiple meanings2m
Define the answer in a text4m
Automatic label extraction for medical imaging3m
Synonyms for labels2m
Is-a relationships for labels3m
Presence or absence of a disease2m
Evaluating label extraction1m
Precision and recall and F1 score4m
Evaluating on multiple disease categories3m
1 ejercicio de práctica
Quiz: Information Extraction with NLP30m
7 horas para completar
ML Interpretation
In this week, you will learn how to interpret deep learning models, and also feature importance in machine learning.
7 horas para completar
9 videos (Total 29 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
9 videos
Permutation method2m
Individual feature importance3m
Shapley values2m
Combining importances4m
Shapley values for all patients3m
Interpreting CNN models2m
Localization maps4m
Heat maps3m
2 lecturas
Acknowledgements10m
Citations10m
1 ejercicio de práctica
ML Interpretation30m
Reseñas
Principales reseñas sobre AI FOR MEDICAL TREATMENT
por AA23 de jun. de 2020
A bit tough, but well laid and well explained.Overall the entire specialization was very good. However it misses in depth theory . But overall a very good course with practical applications
por RB12 de jun. de 2020
A very nice course and specialization as well. Offers so much to learn even for those who are pure machine learners.Instructors were fantastic.Assignments were challenging but excellent.
por AS7 de jun. de 2020
Fantastic coursework teaching fundamentals required for analysis of medical domain data. Quality content with great assignments. Level of difficulty is intermediate for the assignments.
por MM22 de jun. de 2020
A very important course. Only 4 points, because at many points I had a feeling that many things were abstracted away, and am not sure whether I'd be able to replicate them on my own.
Acerca de Programa especializado: IA para medicina
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- 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.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
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