University of Illinois Urbana-Champaign
Spezialisierung für Deep Learning für das Gesundheitswesen
University of Illinois Urbana-Champaign

Spezialisierung für Deep Learning für das Gesundheitswesen

Neuronale Netzwerke in der angewandten Medizin. Lernen Sie die neuesten innovativen Methoden des Deep Learning für medizinische Anwendungen kennen

Jimeng Sun

Dozent: Jimeng Sun

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(45 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

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unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Gesundheitsinformatik
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Generative Modellarchitekturen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Gesundheitspflege
  • Kategorie: Programm-Entwicklung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Graphentheorie

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Maschinelles Lernen, Gesundheitsdatenverarbeitung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Computervision
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Programm-Entwicklung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Unüberwachtes Lernen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Netzwerk Architektur
Kategorie: Gesundheitsinformatik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Graphentheorie
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Daten-Synthese

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Dozent

Jimeng Sun
University of Illinois Urbana-Champaign
4 Kurse11.195 Lernende

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