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

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák