このコースについて

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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

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7時間で修了

Treatment Effect Estimation

7時間で修了
12件のビデオ (合計43分), 3 readings, 1 quiz
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
2

2

7時間で修了

Medical Question Answering

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
3

3

7時間で修了

ML Interpretation

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

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

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 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

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。