Machine learning and artificial intelligence hold the potential to transform healthcare and open up a world of incredible promise. But we will never realize the potential of these technologies unless all stakeholders have basic competencies in both healthcare and machine learning concepts and principles.
Ce cours fait partie de la Spécialisation AI in Healthcare
Offert par
Spécialisation AI in HealthcareUniversité de StanfordÀ propos de ce cours
38,357 consultations récentes
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Niveau débutant
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol
Ce que vous allez apprendre
Define important relationships between the fields of machine learning, biostatistics, and traditional computer programming.
Learn about advanced neural network architectures for tasks ranging from text classification to object detection and segmentation.
Learn important approaches for leveraging data to train, validate, and test machine learning models.
Understand how dynamic medical practice and discontinuous timelines impact clinical machine learning application development and deployment.
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Niveau débutant
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Anglais, Espagnol
Offert par
Université de Stanford
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Why machine learning in healthcare?
2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 34 min), 6 lectures, 3 quiz
2 heures pour terminer
Concepts and Principles of machine learning in healthcare part 1
2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 51 min), 2 lectures, 3 quiz
2 heures pour terminer
Concepts and Principles of machine learning in healthcare part 2
2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 63 min), 3 lectures, 3 quiz
2 heures pour terminer
Evaluation and Metrics for machine learning in healthcare
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 35 min), 2 lectures, 3 quiz
Avis
Meilleurs avis pour FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING FOR HEALTHCARE
par MN2 janv. 2021
Good course but the language needs to be simpler. Sometimes simple facts are complicated with the use of high pedigree words that don't really add much to conveying the overall message.
par AJ8 sept. 2020
Amazing course teaching the innumerous opportunities in the healthcare sector and the application of AI in the same. Beautifully drafted course with intriguing tutorials and exercises.
par LS26 sept. 2020
Interesting and well crafted, it is mostly at an introductory level, but accurate and with many details regarding how to apply ML to healthcare. Worth to follow.
par TS11 nov. 2020
Completing this course has given me a solid foundation and confidence to engage at a deeper level with AIML in health, both as a student and exponent thereof.
À propos du Spécialisation AI in Healthcare
Artificial intelligence (AI) has transformed industries around the world, and has the potential to radically alter the field of healthcare. Imagine being able to analyze data on patient visits to the clinic, medications prescribed, lab tests, and procedures performed, as well as data outside the health system -- such as social media, purchases made using credit cards, census records, Internet search activity logs that contain valuable health information, and you’ll get a sense of how AI could transform patient care and diagnoses.
Foire Aux Questions
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