Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.1
30 avis
niveau Avancées
Expérience recommandée
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Niveau avancé
Nous vous recommandons d'avoir des bases solides dans l'un des domaines adjacents au thème du cours, tels que l'informatique, l'apprentissage automatique ou la médecine.
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Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours s'adresse aux personnes impliquées dans l'apprentissage automatique qui s'intéressent aux applications médicales, ou inversement, aux professionnels de la santé qui s'intéressent aux méthodes que l'informatique moderne peut offrir dans leur domaine. Nous couvrirons l'analyse des données de santé, les différents types de réseaux neuronaux, ainsi que la formation et l'application des réseaux neuronaux sur des scénarios médicaux réels. Nous couvrirons 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.
Dans l'introduction, nous présenterons le thème du cours et les informations de base.
Inclus
3 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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3 vidéos•Total 26 minutes
Bienvenue dans ce cours !•3 minutes
Introduction : Partie 1•11 minutes
Introduction : Partie 2•12 minutes
3 lectures•Total 100 minutes
A propos de ce cours•10 minutes
Diapositives : Introduction•30 minutes
Manuel Chapitre 1 (Introduction)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Introduction•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
Laboratoire 1•180 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Forum de bienvenue•10 minutes
Semaine 2 - Données sur la santé
6 heures à terminer
Détails du module
Les données de santé sont générées dans de nombreuses catégories de services médicaux. Nous allons examiner de plus près ces catégories et ce qu'elles impliquent pour les normes relatives aux données de santé.
Inclus
8 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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8 vidéos•Total 73 minutes
Données sur la santé - Introduction•6 minutes
Données sur la santé : DSE, notes•13 minutes
Données sur la santé : Réclamations, signaux•9 minutes
Données sur la santé : Images, littérature, médicaments•11 minutes
Normes relatives aux données de santé : Intro et CIM•11 minutes
Normes en matière de données de santé : CPT, LOINC, NDC•7 minutes
Normes relatives aux données de santé : SNOMED•9 minutes
Normes relatives aux données de santé : UMLS•7 minutes
3 lectures•Total 100 minutes
Diapositives : Données sur la santé•30 minutes
Diapositives : Normes en matière de données de santé•10 minutes
Chapitre 2 du manuel (Données sur la santé)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Données sur la santé•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
Devoir 1•180 minutes
Semaine 3 - Les bases de l'apprentissage automatique
6 heures à terminer
Détails du module
Le thème de cette semaine est l'apprentissage automatique. Nous examinerons
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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9 vidéos•Total 89 minutes
Objectif de prédiction•6 minutes
Construction de la cohorte•11 minutes
Construction de la fonctionnalité•10 minutes
Modèle prédictif et évaluation•7 minutes
Réduction de la dimensionnalité•10 minutes
Clustering•5 minutes
Mesures de performance•19 minutes
Métriques de classification•7 minutes
Métriques de régression et de regroupement•14 minutes
4 lectures•Total 90 minutes
Diapositives : Apprentissage supervisé•10 minutes
Diapositives : Apprentissage non supervisé•10 minutes
Diapositives : Évaluation•10 minutes
Chapitre 3 du manuel (bases de l'apprentissage automatique)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Les bases de l'apprentissage automatique•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
Laboratoire 2•180 minutes
Semaine 4 - Réseaux neuronaux profonds (DNN)
6 heures à terminer
Détails du module
Inclus
4 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 plugin
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Chapitre 4 du manuel (Réseaux neuronaux profonds)•60 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Réseaux neuronaux profonds•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 180 minutes
Devoir 2 (Réseau neuronal)•180 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Comment s'est déroulé le cours ?•15 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 ?
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’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.’
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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.