このコースについて

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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。
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。
中級レベル

Python programming and experience with basic packages such as numpy, scipy and matplotlib

約30時間で修了
英語

学習内容

  • Program global explainability methods in time-series classification

  • Program local explainability methods for deep learning such as CAM and GRAD-CAM

  • Understand axiomatic attributions for deep learning networks

  • Incorporate attention in Recurrent Neural Networks and visualise the attention weights

習得するスキル

  • attention mechanisms
  • explainable machine learning models
  • model-agnostic and model specific models
  • global and local explanations
  • interpretability vs explainability
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University of Glasgow

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

9時間で修了

Interpretable vs Explainable Machine Learning Models in Healthcare

9時間で修了
6件のビデオ (合計72分), 8 学習用教材, 1 個のテスト
2

2

8時間で修了

Local Explainability Methods for Deep Learning Models

8時間で修了
5件のビデオ (合計48分), 7 学習用教材, 1 個のテスト
3

3

8時間で修了

Gradient-weighted Class Activation Mapping and Integrated Gradients

8時間で修了
4件のビデオ (合計37分), 6 学習用教材, 1 個のテスト
4

4

5時間で修了

Attention mechanisms in Deep Learning

5時間で修了
3件のビデオ (合計34分), 3 学習用教材, 2 個のテスト

Informed Clinical Decision Making using Deep Learning専門講座について

Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。