Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kurzusleírás
Bevezetés a Deep Learning-ba
- Hatás az orvosi iparra
- Sikerek és kudarcok Deep Learning különböző iparágakban
Megértés Deep Learning
- Mesterséges intelligencia és Machine Learning
- A Deep Learning alapfogalmai
- Pályázatok Deep Learning
- Big Data szerepe a Deep Learning-ban
A gyakori Deep Learning technikák áttekintése
- Neural Networks
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Képfelismerés
- Speech Recognition
- Sentiment Analysis
A Deep Learning technikák alkalmazása az orvostudomány problémáira
- Fejlődési lehetőségek feltárása az orvosi területen
- A Deep Learning technikák alkalmazhatóságának vizsgálata az idézett kérdésekben
Exploring Deep Learning Case Studies for Medicine
- DeepVentricle algoritmus kamrai szegmentációhoz szív-MR-ben, Arterys
- Stanford bőrrák-diagnosztikai algoritmusa
- Sutter Health és a Georgia Institute of Technology által készített szívelégtelenség előrejelző algoritmusa
- Radiológiai szkennelések diagnosztizálnak minden módozatot a Behold.AI segítségével
- Clinical Decision Support Technologies, Enlitic
- Személyre szabott orvoslás és terápiák a Deep Genomicstól
- A rák dekódolása a Freenome segítségével
- A diabéteszes retinopátia kimutatása Google segítségével
- A Babylon Health chatbotja a betegségek megelőzésére és diagnosztizálására
A Deep Learning korlátozásai
Etikai vonatkozások és adatvédelmi aggályok itt: Deep Learning
Új Business modellek létrehozása Deep Learning-engedélyezett platformok és ökoszisztémák alapján
Összehozva mindezt
- Az Ön igényeinek megfelelő Deep Learning megoldás kiválasztása
- Stratégiák a Deep Learning technológiák átvételére
Csapat Communication és vezetői nevezési díj
- Beszélgetések vezetőkkel és vezetőkkel
- Beszélgetések mérnökökkel és adattudósokkal
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- Orvosi iparban szerzett tapasztalat
- Programozási tapasztalat nem szükséges
14 Hours