L'IA transforme la pratique de la médecine. Elle aide les médecins à diagnostiquer les patients avec plus de précision, à prédire leur état de santé futur et à recommander de meilleurs traitements. En tant que praticien de l'IA, vous avez la possibilité de participer à cette transformation de la médecine moderne. Si vous êtes déjà familier avec une partie des mathématiques et du codage derrière les algorithmes d'IA, et que vous êtes désireux de développer davantage vos compétences pour relever les défis de l'industrie des soins de santé, alors cette spécialisation est faite pour vous. Aucune expertise médicale préalable n'est requise !



L'IA au service du diagnostic médical
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la médecine



Instructeurs : Pranav Rajpurkar
85 119 déjà inscrits
(2,024 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
- Catégorie : Radiologie
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Probabilités et statistiques
Détails à connaître

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3 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours
À la fin de cette semaine, vous vous entraînerez à classer les maladies sur les radiographies du thorax à l'aide d'un réseau neuronal.
Inclus
20 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application4 laboratoires non notés
À la fin de cette semaine, vous vous entraînerez à mettre en œuvre des mesures d'évaluation standard pour déterminer dans quelle mesure un modèle permet de diagnostiquer des maladies.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
À la fin de cette semaine, vous préparerez des données d'IRM 3D, mettrez en œuvre une fonction de perte appropriée pour la segmentation d'images et appliquerez un modèle de réseau en U pré-entraîné pour segmenter les régions tumorales dans les images d'IRM cérébrale 3D.
Inclus
10 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
2 024 avis
- 5 stars
76,63 %
- 4 stars
17,49 %
- 3 stars
3,70 %
- 2 stars
1,23 %
- 1 star
0,93 %
Affichage de 3 sur 2024
Révisé le 12 juil. 2020
The assignments are extremely simple; mostly just implementing an equation in Python. The rest of the notebooks are basically readings. Maybe give a little more coding practice.
Révisé le 30 nov. 2024
The instructor is excellent. I knocked it down a star for the finicky auto-grader. Would love to have had a fourth week that showed how to re-train a previously trained system.
Révisé le 10 févr. 2021
Pleasant pacing, very clear and concise lecture material. I was really frustrated with the final assignment though. Would be nice if the grader gives something more instructive than correct/incorrect.

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