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 Specialization will give you practical experience in applying machine learning to concrete problems in medicine.
提供：
AI for Medicine の専門講座deeplearning.aiこのコースについて
86,662 最近の表示
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における3の3コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
約22時間で修了
英語
字幕：英語
学習内容
Estimate treatment effects using data from randomized control trials
Explore methods to interpret diagnostic and prognostic models
Apply natural language processing to extract information from unstructured medical data
習得するスキル
treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における3の3コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.
約22時間で修了
英語
字幕：英語
提供：
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
シラバス - 本コースの学習内容
8時間で修了
Treatment Effect Estimation
In this week, you will learn: How to analyze data from a randomized control trial, interpreting multivariate models, evaluating treatment effect models, and interpreting ML models for treatment effect estimation.
8時間で修了
12件のビデオ （合計43分）, 3 readings, 2 quizzes
12件のビデオ
About Course 31 分
Absolute risk reduction2 分
Randomized control trials4 分
Causal inference4 分
Average treatment effect4 分
Conditional average treatment effect4 分
T-Learner3 分
S-Learner4 分
Evaluate individualized treatment effect3 分
C-for-benefit2 分
C-for-benefit calculation5 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
Quiz: Measuring Treatment Effects30 分
7時間で修了
Medical Question Answering
In this week, you will learn how to extract disease labels from clinical reports, and also question answering with BERT.
7時間で修了
10件のビデオ （合計32分）
10件のビデオ
Handling words with multiple meanings2 分
Define the answer in a text4 分
Automatic label extraction for medical imaging3 分
Synonyms for labels2 分
Is-a relationships for labels3 分
Presence or absence of a disease2 分
Evaluating label extraction1 分
Precision and recall and F1 score4 分
Evaluating on multiple disease categories3 分
1の練習問題
Quiz: Information Extraction with NLP30 分
7時間で修了
ML Interpretation
In this week, you will learn how to interpret deep learning models, and also feature importance in machine learning.
7時間で修了
9件のビデオ （合計29分）, 2 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
Permutation method2 分
Individual feature importance3 分
Shapley values2 分
Combining importances4 分
Shapley values for all patients3 分
Interpreting CNN models2 分
Localization maps4 分
Heat maps3 分
2件の学習用教材
Acknowledgements10 分
Citations10 分
1の練習問題
ML Interpretation30 分
レビュー
AI FOR MEDICAL TREATMENT からの人気レビュー
AAにより2020年6月23日
A bit tough, but well laid and well explained.Overall the entire specialization was very good. However it misses in depth theory . But overall a very good course with practical applications
RBにより2020年6月12日
A very nice course and specialization as well. Offers so much to learn even for those who are pure machine learners.Instructors were fantastic.Assignments were challenging but excellent.
ASにより2020年6月7日
Fantastic coursework teaching fundamentals required for analysis of medical domain data. Quality content with great assignments. Level of difficulty is intermediate for the assignments.
MMにより2020年6月22日
A very important course. Only 4 points, because at many points I had a feeling that many things were abstracted away, and am not sure whether I'd be able to replicate them on my own.
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
- コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
- コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
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。
What is the refund policy?
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。
Is financial aid available?
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。
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。
