À propos de ce cours

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Niveau intermédiaire

Approx. 20 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Deep LearningImage SegmentationMachine Learningmodel evaluationMulti-class classification

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up98%(1,597 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

9 heures pour terminer

Disease detection with computer vision

9 heures pour terminer
20 vidéos (Total 48 min), 5 lectures, 2 quiz
20 vidéos
Demo1 min
Recommended prerequisites1 min
Medical Image Diagnosis2 min
Eye Disease and Cancer Diagnosis3 min
Building and Training a Model for Medical Diagnosis2 min
Training, prediction, and loss1 min
Image Classification and Class Imbalance1 min
Binary Cross Entropy Loss Function3 min
Impact of Class Imbalance on Loss Calculation3 min
Resampling to Achieve Balanced Classes1 min
Multi-Task1 min
Multi-task Loss, Dataset size, and CNN Architectures2 min
Working with a Small Training Set2 min
Generating More Samples3 min
Model Testing2 min
Splitting data by patient1 min
Sampling2 min
Ground Truth and Consensus Voting1 min
Additional Medical Testing2 min
5 lectures
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10 min
Please Save your work regularly10 min
About the automatic grader10 min
assignment updated April 16, 9pm PST - please refresh10 min
How to refresh your workspace10 min
1 exercices pour s'entraîner
Week 1 Quiz: Disease detection with computer vision30 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Evaluating models

4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 24 min), 1 lecture, 2 quiz
10 vidéos
Accuracy in terms of conditional probability1 min
Sensitivity, Specificity and Prevalence4 min
PPV, NPV2 min
Confusion matrix2 min
ROC curve and Threshold1 min
Varying the threshold2 min
Sampling from the Total Population1 min
Confidence intervals2 min
95% Confidence interval2 min
1 lectures
Calculating PPV in terms of sensitivity, specificity and prevalence10 min
1 exercices pour s'entraîner
Week 2 Quiz: Evaluating machine learning models
Semaine
3

Semaine 3

7 heures pour terminer

Image segmentation on MRI images

7 heures pour terminer
10 vidéos (Total 25 min), 4 lectures, 2 quiz
10 vidéos
MRI Data and Image Registration3 min
Segmentation3 min
2D U-Net and 3D U-Net2 min
Data augmentation for segmentation2 min
Loss function for image segmentation3 min
Different Populations and Diagnostic Technology1 min
External validation2 min
Measuring Patient outcomes3 min
Congratulations!1 min
4 lectures
Convolutional Neural networks10 min
More about U-Net (Optional)10 min
Acknowledgements10 min
Citations10 min
1 exercices pour s'entraîner
Week 3 Quiz: Segmentation on medical images

À propos du Spécialisation AI for Medicine

AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This three-course Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine. These courses go beyond the foundations of deep learning to teach you the nuances in applying AI to medical use cases. If you are new to deep learning or want to get a deeper foundation of how neural networks work, we recommend taking the Deep Learning Specialization....
AI for Medicine

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

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