L'objectif de ce cours est de fournir aux étudiants la connaissance des approches de traitement de l'intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein. Les étudiants feront des quiz et participeront à des sessions de discussion pour renforcer les concepts critiques transmis dans les modules. Des devoirs de lecture, y compris des articles de journaux permettant de comprendre les sujets abordés dans les modules, seront fournis.

Intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein
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Intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein


Instructeurs : Chung-Fu Chang
5 742 déjà inscrits
Inclus avec
81 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Imagerie du sein ; paradigme de traitement de l'IA ; mesures d'évaluation des performances
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Épidémiologie
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réseau bayésien
- Catégorie : Mammographie
- Catégorie : Oncologie
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Stratégie des produits d'IA
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Imagerie médicale
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a 4 modules dans ce cours
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
77,77 %
- 4 stars
11,11 %
- 3 stars
6,17 %
- 2 stars
1,23 %
- 1 star
3,70 %
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Révisé le 13 juin 2023
It was extremely detailed and gave me a thorough understanding of the topic. I hope to have more courses like this in the future.
Révisé le 10 oct. 2022
it has been really helpful and informative for me.
Révisé le 3 févr. 2026
Very informative course, that was detailed and well explained with supporting materials.
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