University of Glasgow

Schlussstein-Zuweisung - CDSS 5

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University of Glasgow

Schlussstein-Zuweisung - CDSS 5

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Informierte klinische Entscheidungsfindung mit Deep Learning“

Fani Deligianni

Dozent: Fani Deligianni

Bei Coursera Plus enthalten

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Health Informatics
  • Kategorie: Machine Learning

Wichtige Details

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Informierte klinische Entscheidungsfindung mit Deep Learning“
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Dies ist eine fortgeschrittene Übung/Lerneinheit, die das Wissen aus den drei früheren Modulen kombiniert: 1) "Data Mining of Clinical Databases" zur Abfrage der MIMIC-Datenbank, 2) "Deep Learning in Electronic Health Records" zur Vorverarbeitung von EHR und Erstellung von Deep Learning-Modellen und 3) "Explainable Deep Learning Models for Healthcare" zur Erklärung der Modellentscheidung. Insbesondere wird die Bedeutung von Permutationsmerkmalen implementiert und auf MIMIC-III extrahierte Datensätze angewendet. Die Technik wird sowohl auf logistische Regression als auch auf ein LSTM-Modell angewendet. Die abgeleiteten Erklärungen sind globale Erklärungen für das Modell.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

Dies ist eine fortgeschrittene Übung/Lerneinheit, die das Wissen aus den drei früheren Modulen kombiniert: 1) 'Data Mining of Clinical Databases' zur Abfrage der MIMIC Datenbank, 2) 'Deep Learning in Electronic Health Records' zur Vorverarbeitung von EHR und Erstellung von Deep Learning Modellen und 3) 'Explainable Deep Learning Models for Healthcare' zur Erklärung der Modellentscheidung. Insbesondere wird LIME auf MIMIC-III extrahierte Datensätze angewendet. Die Technik wird sowohl auf logistische Regression als auch auf ein LSTM-Modell angewandt. Die abgeleiteten Erklärungen sind lokale Erklärungen des Modells.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

Dies ist eine fortgeschrittene Übung/Lerneinheit, die das Wissen aus den drei früheren Modulen kombiniert: 1) 'Data Mining of Clinical Databases' zur Abfrage der MIMIC-Datenbank, 2) 'Deep Learning in Electronic Health Records' zur Vorverarbeitung von EHR und Erstellung von Deep Learning-Modellen und 3) 'Explainable Deep Learning Models for Healthcare' zur Erklärung der Modellentscheidung. Insbesondere wird GradCam implementiert und auf ein LSTM-Modell angewendet, das die Sterblichkeit auf der Basis von MIMIC-III extrahierten Datensätzen vorhersagt. Die abgeleiteten Erklärungen sind lokale Erklärungen des Modells.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre1 Aufgabe

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Dozent

Fani Deligianni
University of Glasgow
5 Kurse6.269 Lernende

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