This course covers deep learning (DL) methods, healthcare data and applications using DL methods. The courses include activities such as video lectures, self guided programming labs, homework assignments (both written and programming), and a large project.
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Deep Learning for Healthcare 특화 과정일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스이 강좌에 대하여
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공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
고급 단계
We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Data Science, Medicine.
완료하는 데 약 16시간 필요
영어
자막: 영어
귀하가 습득할 기술
- Graphs
- Unsupervised Learning
- Autoencoder
- Deep Learning
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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스
The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs.
석사 학위 취득 시작
이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master in Computer Science 중 일부입니다.
전체 온라인 학위 프로그램이 귀하에게 적합한지 여부를 결정할 수 있도록 주제, 자료 및 강사의 미리보기를 제공합니다.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5시간 필요
Week 1 - Attention Models
Attention Models are useful to detect specific features in a data source. We'll explain how it can be applied to the risk of heart failure.
완료하는 데 5시간 필요
4개 동영상 (총 30분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Week 2 - Graph Neural Networks
In this week we'll explain the fundamentals of Graph Neural Networks.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 36분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Week 3 - Memory Networks
We'll explain the principles behind Memory Networks and how they can be used for predictions in medical applications.
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 87분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Week 4 - Generative Models
We'll discuss Generative Networks, as well as the method of Variational Autoencoder
완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 55분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
Deep Learning for Healthcare 특화 과정 정보
This specialization is intended for persons involved in machine learning who are interested in medical applications, or vice versa, medical professionals who are interested in the methods modern computer science has to offer to their field. We will cover health data analysis, different types of neural networks, as well as training and application of neural networks applied on real-world medical scenarios.
자주 묻는 질문
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