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 basic packages such as numpy, scipy and matplotlib

Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Program global explainability methods in time-series classification

  • Program local explainability methods for deep learning such as CAM and GRAD-CAM

  • Understand axiomatic attributions for deep learning networks

  • Incorporate attention in Recurrent Neural Networks and visualise the attention weights

Habilidades que obtendrás

  • attention mechanisms
  • explainable machine learning models
  • model-agnostic and model specific models
  • global and local explanations
  • interpretability vs explainability
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Python programming and experience with basic 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

9 horas para completar

Interpretable vs Explainable Machine Learning Models in Healthcare

9 horas para completar
6 videos (Total 72 minutos), 8 lecturas, 1 cuestionario
Semana
2

Semana 2

8 horas para completar

Local Explainability Methods for Deep Learning Models

8 horas para completar
5 videos (Total 48 minutos), 7 lecturas, 1 cuestionario
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

Gradient-weighted Class Activation Mapping and Integrated Gradients

8 horas para completar
4 videos (Total 37 minutos), 6 lecturas, 1 cuestionario
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Attention mechanisms in Deep Learning

5 horas para completar
3 videos (Total 34 minutos), 3 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.