Acerca de este Curso

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

Python programming and experience with scientific packages such as numpy, scipy and matplotlib.

Aprox. 32 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Train deep learning architectures such as Multi-layer perceptron, Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks for classification

  • Validate and compare different machine learning algorithms

  • Preprocess Electronic Health Records and represent them as time-series data

  • Imputation strategies and data encodings

Habilidades que obtendrás

  • preprocessing of EHR and imputation
  • Convolutional Neural Network
  • deep learning and validation
  • Recurrent Neural Network
  • data encodings and autoencoders
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Nivel intermedio

Python programming and experience with scientific packages such as numpy, scipy and matplotlib.

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ofrecido por

Placeholder

University of Glasgow

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

6 horas para completar

Artificial Intelligence and Multi-Layer Perceptron

6 horas para completar
7 videos (Total 62 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
Semana
2

Semana 2

8 horas para completar

Convolutional and Recurrent Neural Networks.

8 horas para completar
3 videos (Total 64 minutos), 6 lecturas, 1 cuestionario
Semana
3

Semana 3

10 horas para completar

Preprocessing and imputation of MIMIC III data

10 horas para completar
4 videos (Total 65 minutos), 8 lecturas, 1 cuestionario
Semana
4

Semana 4

8 horas para completar

EHR Encodings for machine learning models

8 horas para completar
4 videos (Total 52 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios

Acerca de Programa especializado: Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.