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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours couvre les méthodes d'apprentissage profond, les données de santé et les applications utilisant les méthodes d'apprentissage profond. Les cours comprennent des activités telles que des conférences vidéo, des laboratoires de programmation autoguidés, des devoirs (à la fois écrits et de programmation) et un grand projet. La première phase du cours comprendra des conférences vidéo sur différents sujets de DL et d'applications de santé, des laboratoires autoguidés et de multiples devoirs. Dans cette phase, vous développerez vos connaissances et votre expérience dans le développement de modèles pratiques d'apprentissage profond sur des données de santé. La deuxième phase du cours consistera en un projet de grande envergure qui pourra déboucher sur un rapport technique et une démonstration fonctionnelle des modèles d'apprentissage profond pour résoudre certains problèmes de santé spécifiques. Nous nous attendons à ce que les meilleurs projets puissent potentiellement conduire à des publications scientifiques.
Les modèles d'attention sont utiles pour détecter des caractéristiques spécifiques dans une source de données. Nous vous expliquons comment ils peuvent être appliqués au risque d'insuffisance cardiaque.
Inclus
4 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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4 vidéos•Total 30 minutes
Bienvenue dans ce cours !•3 minutes
Modèles d'attention : Introduction•13 minutes
Modèles d'attention appliqués : Retenir•8 minutes
Modèles d'attention appliqués : Exemple de l'insuffisance cardiaque•6 minutes
3 lectures•Total 80 minutes
A propos de ce cours•10 minutes
Diapositives : Modèles d'attention•10 minutes
Manuel Chapitre 9 (Attention)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Modèle d'attention•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
Devoir 4 (RETENIR)•180 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Forum de bienvenue•10 minutes
Semaine 2 - Réseaux neuronaux graphiques
5 heures à terminer
Détails du module
Cette semaine, nous expliquerons les principes fondamentaux des réseaux neuronaux graphiques.
Inclus
5 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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5 vidéos•Total 36 minutes
GNN : Principaux éléments•12 minutes
GNN : Conception générale•7 minutes
GCN•8 minutes
MPNN•5 minutes
GAT•4 minutes
2 lectures•Total 70 minutes
Diapositives : GNN•10 minutes
Chapitre 10 du manuel (Réseaux neuronaux graphiques)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Réseaux neuronaux graphiques•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
Devoir 5 (Réseau neuronal graphique)•180 minutes
Semaine 3 - Réseaux de mémoire
3 heures à terminer
Détails du module
Nous vous expliquerons les principes qui sous-tendent les réseaux de mémoire et comment ils peuvent être utilisés pour les prédictions dans les applications médicales.
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
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8 vidéos•Total 87 minutes
Réseaux de mémoire•12 minutes
Réseaux de mémoire de bout en bout•7 minutes
Transformateur : Introduction•5 minutes
Attention à soi : Partie 1•10 minutes
Attention à soi : Partie 2•12 minutes
Docteur2Vec•18 minutes
GAMENet•13 minutes
G-BERT•11 minutes
2 lectures•Total 70 minutes
Diapositives : Réseaux de mémoire•10 minutes
Chapitre 11 du manuel (Réseaux de mémoire)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Réseau de la mémoire•30 minutes
Semaine 4 - Modèles génératifs
3 heures à terminer
Détails du module
Nous aborderons les réseaux génératifs, ainsi que la méthode de l'autoencodeur variationnel
Inclus
4 vidéos2 lectures1 devoir
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Chapitre 12 du manuel (Modèles génératifs)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Modèles génératifs•30 minutes
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Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Illinois Urbana-Champaign vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
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L'université de l'Illinois à Urbana-Champaign est un leader mondial de la recherche, de l'enseignement et de l'engagement public, qui se distingue par l'étendue de ses programmes, son excellence académique et la renommée internationale de son corps professoral et de ses anciens étudiants. L'Illinois sert le monde en créant des connaissances, en préparant les étudiants à avoir un impact sur leur vie et en trouvant des solutions aux besoins essentiels de la société.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.