이 강좌에 대하여

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100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.

완료하는 데 약 22시간 필요

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Estimate treatment effects using data from randomized control trials

  • Explore methods to interpret diagnostic and prognostic models

  • Apply natural language processing to extract information from unstructured medical data

귀하가 습득할 기술

treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 7시간 필요

Treatment Effect Estimation

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 43분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
12개의 동영상
About Course 31m
Absolute risk reduction2m
Randomized control trials4m
Causal inference4m
Average treatment effect4m
Conditional average treatment effect4m
T-Learner3m
S-Learner4m
Evaluate individualized treatment effect3m
C-for-benefit2m
C-for-benefit calculation5m
3개의 읽기 자료
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10m
About the automatic grader10m
How to refresh your workspace10m
2

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완료하는 데 7시간 필요

Medical Question Answering

완료하는 데 7시간 필요
10개 동영상 (총 32분)
10개의 동영상
Handling words with multiple meanings2m
Define the answer in a text4m
Automatic label extraction for medical imaging3m
Synonyms for labels2m
Is-a relationships for labels3m
Presence or absence of a disease2m
Evaluating label extraction1m
Precision and recall and F1 score4m
Evaluating on multiple disease categories3m
1개 연습문제
Quiz: Information Extraction with NLP30m
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3

완료하는 데 7시간 필요

ML Interpretation

완료하는 데 7시간 필요
9개 동영상 (총 29분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
Permutation method2m
Individual feature importance3m
Shapley values2m
Combining importances4m
Shapley values for all patients3m
Interpreting CNN models2m
Localization maps4m
Heat maps3m
2개의 읽기 자료
Acknowledgements10m
Citations10m
1개 연습문제
ML Interpretation30m

AI for Medicine 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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