كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه الدورة دراسة متعمقة لتقنيات التعلم الآلي التي تُستخدم في تحليل الصور والبيانات التسلسلية الزمنية، مع تركيز خاص على تطبيقات الرعاية الصحية. يتعلم المتدربون تصميم نماذج للكشف عن أورام الدماغ من خلال صور الرنين المغناطيسي والتنبؤ بالأحداث السريرية مثل بدء تعفن الدم اعتماداً على العلامات الحيوية للمرضى. بالإضافة إلى ذلك، تقدم الدورة خبرات مدربة من أحد رواد التكنولوجيا الطبية المعروفين عالمياً، والذي يشارك خبراته الطويلة لتحفيز وتوجيه المبتكرين المقبلين في المجال.
ماذا ستتعلم
- تحليل خصائص البيانات الصورية والاختلاف عن البيانات الجدولية
- بناء وتحسين شبكات CNN لتصنيف وتقسيم الصور الطبية
- تطبيق التعلم بالنقل لتحسين أداء النماذج مع مجموعات بيانات محدودة
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمجال والمصطلحات المتعلقة
- الاستعداد للممارسة من خلال التمارين العملية أو الحالات الدراسية
المدرسون
G
Ghaith Habboub, MD
Assistant Professor, Director of Spine Research, Director of Intelligent Spine Analytics
المواضيع
تعلم الآلة
علوم البيانات
معلوماتية صحية
الرعاية الصحية
تقييم النماذج
التعلم التطبيقي
الرعاية الصحية 5.0
الشبكات العصبونية التلافيفية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علوم البيانات
معلوماتية صحية
الرعاية الصحية
تقييم النماذج
التعلم التطبيقي
الرعاية الصحية 5.0
الشبكات العصبونية التلافيفية
Transfer Learning
Data Structures
إعلان
إعلان