このコースについて

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We recommend first completing Course 1 and 2 of the AI For Medicine Specialization.

約22時間で修了
英語

習得するスキル

treatment effect estimationmachine learning interpretationRandom Forestnatural language entity extractionquestion-answering
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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

8時間で修了

Treatment Effect Estimation

8時間で修了
12件のビデオ (合計43分), 3 学習用教材, 2 個のテスト
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
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 学習用教材, 2 個のテスト
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

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よくある質問

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。