Kurzusleírás

Bevezetés az AI-ba az egészségügyben

  • Áttekintés az AI-alkalmazásokról az egészségügyben
  • Az Google Colab beállítása egészségügyi AI-projektekhez
  • A legfontosabb egészségügyi adatkészletek megértése

AI prediktív modellezéshez az egészségügyben

  • Egészségügyi prediktív modellek feltárása
  • Prediktív modellek készítése gépi tanulás segítségével
  • Egészségügyi adatmodellek értékelése

Orvosi Image Analysis AI-val

  • Bevezetés az AI-ba az orvosi képalkotáshoz
  • Mélytanulási modellek megvalósítása képelemzéshez
  • AI használata az orvosi képek mintáinak észlelésére

Adatok előfeldolgozása és funkciótervezés

  • Egészségügyi adatok tisztítása és előkészítése
  • Szolgáltatástervezési technikák egészségügyi adatkészletekhez
  • Hiányzó és strukturálatlan adatok kezelése

Etikai szempontok az AI for Healthcare alkalmazásban

  • A mesterséges intelligencia egészségügyben betöltött etikai hatásának megértése
  • A magánélet és az adatvédelem biztosítása
  • Méltányosság és átláthatóság az AI modellekben

AI-alapú egészségügyi esettanulmányok

  • Valós mesterséges intelligencia-alkalmazások az egészségügyben
  • Esettanulmányok a mesterséges intelligencia által vezérelt prediktív elemzésről
  • Orvosi képelemzés mesterséges intelligencia segítségével klinikai körülmények között

Fejlett mesterséges intelligencia technikák az egészségügyben

  • Fejlett AI modellek megvalósítása
  • A természetes nyelvi feldolgozás feltárása az egészségügyben
  • AI-vezérelt döntéstámogató rendszerek az egészségügyben

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Alapvető AI és gépi tanulási koncepciók ismerete
  • Ismerkedés a Python programozással
  • Az egészségügy alapjainak megértése

Közönség

  • Egészségügyben dolgozó adattudósok
  • Az AI iránt érdeklődő egészségügyi szakemberek
  • A mesterséges intelligencia által vezérelt egészségügyi megoldásokat kutató kutatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák