このコースについて

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習得するスキル

Deep LearningImage SegmentationMachine Learningmodel evaluationMulti-class classification
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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up98%(2,553 件の評価)Info
1

1

9時間で修了

Disease detection with computer vision

9時間で修了
20件のビデオ (合計48分), 3 readings, 2 quizzes
20件のビデオ
Demo1 分
Recommended prerequisites1 分
Medical Image Diagnosis2 分
Eye Disease and Cancer Diagnosis3 分
Building and Training a Model for Medical Diagnosis2 分
Training, prediction, and loss1 分
Image Classification and Class Imbalance1 分
Binary Cross Entropy Loss Function3 分
Impact of Class Imbalance on Loss Calculation3 分
Resampling to Achieve Balanced Classes1 分
Multi-Task1 分
Multi-task Loss, Dataset size, and CNN Architectures2 分
Working with a Small Training Set2 分
Generating More Samples3 分
Model Testing2 分
Splitting data by patient1 分
Sampling2 分
Ground Truth and Consensus Voting1 分
Additional Medical Testing2 分
3件の学習用教材
Connect with your mentors and fellow learners on Slack10 分
About the automatic grader10 分
How to refresh your workspace10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz: Disease detection with computer vision30 分
2

2

4時間で修了

Evaluating models

4時間で修了
10件のビデオ (合計24分), 1 reading, 2 quizzes
10件のビデオ
Accuracy in terms of conditional probability1 分
Sensitivity, Specificity and Prevalence4 分
PPV, NPV2 分
Confusion matrix2 分
ROC curve and Threshold1 分
Varying the threshold2 分
Sampling from the Total Population1 分
Confidence intervals2 分
95% Confidence interval2 分
1件の学習用教材
Calculating PPV in terms of sensitivity, specificity and prevalence10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz: Evaluating machine learning models
3

3

7時間で修了

Image segmentation on MRI images

7時間で修了
10件のビデオ (合計25分), 4 readings, 2 quizzes
10件のビデオ
MRI Data and Image Registration3 分
Segmentation3 分
2D U-Net and 3D U-Net2 分
Data augmentation for segmentation2 分
Loss function for image segmentation3 分
Different Populations and Diagnostic Technology1 分
External validation2 分
Measuring Patient outcomes3 分
Congratulations!1 分
4件の学習用教材
Convolutional Neural networks10 分
More about U-Net (Optional)10 分
Acknowledgements10 分
Citations10 分
1の練習問題
Week 3 Quiz: Segmentation on medical images

レビュー

AI FOR MEDICAL DIAGNOSIS からの人気レビュー

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AI for Medicine専門講座について

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

よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。