課程信息

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可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 2 門課程(共 3 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

You’re comfortable with Python programming, statistics, and probability. The Deep Learning Specialization is recommended but not required.

完成時間大約為30 小時

英語(English)

字幕:英語(English)

您將學到的內容有

  • Walk through examples of prognostic tasks

  • Apply tree-based models to estimate patient survival rates

  • Navigate practical challenges in medicine like missing data  

您將獲得的技能

Deep LearningMachine Learningtime-to-event modelingRandom Forestmodel tuning

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 2 門課程(共 3 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

You’re comfortable with Python programming, statistics, and probability. The Deep Learning Specialization is recommended but not required.

完成時間大約為30 小時

英語(English)

字幕:英語(English)

提供方

deeplearning.ai 徽標

deeplearning.ai

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 9 小時

Linear prognostic models

完成時間為 9 小時
11 個視頻 (總計 28 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
11 個視頻
Prerequisites and Learning Outcomes1分鐘
Medical Prognosis2分鐘
Examples of Prognostic Tasks2分鐘
Atrial fibrillation2分鐘
Liver Disease Mortality2分鐘
Risk of heart disease2分鐘
Risk Score Computation4分鐘
Evaluating Prognostic Models1分鐘
Concordant Pairs, Risk Ties, Permissible Pairs2分鐘
C-Index3分鐘
4 個閱讀材料
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10分鐘
Please save your work regularly10分鐘
About the automatic grader10分鐘
How to refresh your workspace10分鐘
1 個練習
Week 1 Quiz30分鐘
2

2

完成時間為 7 小時

Prognosis with Tree-based models

完成時間為 7 小時
15 個視頻 (總計 41 分鐘)
15 個視頻
Decision trees1分鐘
Dividing the input space2分鐘
Building a decision tree2分鐘
How to fix overfitting4分鐘
Survival Data3分鐘
Different distributions2分鐘
Missing Data example2分鐘
Missing completely at random2分鐘
Missing at random3分鐘
Missing not at random3分鐘
Imputation1分鐘
Mean Imputation4分鐘
Regression Imputation2分鐘
Calculate Imputed Values2分鐘
1 個練習
Week 2 Quiz30分鐘
3

3

完成時間為 6 小時

Survival Models and Time

完成時間為 6 小時
16 個視頻 (總計 38 分鐘)
16 個視頻
Survival Function2分鐘
Valid survival functions3分鐘
Collecting Time Data1分鐘
When a stroke is not observed2分鐘
Heart Attack Data2分鐘
Right censoring1分鐘
Estimating the survival function1分鐘
Died immediately, or never die3分鐘
Somewhere in-between1分鐘
Using censored data1分鐘
Chain rule of conditional probability2分鐘
Deriving Survival2分鐘
Calculating Probabilities from the Data3分鐘
Comparing Estimates3分鐘
Kaplan Meier Estimate2分鐘
1 個練習
Week 3 Quiz30分鐘
4

4

完成時間為 8 小時

Build a risk model using linear and tree-based models

完成時間為 8 小時
24 個視頻 (總計 69 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
24 個視頻
Hazard3分鐘
Survival to hazard2分鐘
Cumulative Hazard3分鐘
Individualized Predictions3分鐘
Relative risk3分鐘
Ranking patients by risk1分鐘
Individual vs. baseline hazard2分鐘
Smoker vs. non-smoker2分鐘
Effect of age on hazard3分鐘
Risk factor increase per unit increase in a variable1分鐘
Risk Factor Increase or Decrease4分鐘
Intro to Survival Trees4分鐘
Survival tree5分鐘
Nelson Aalen estimator5分鐘
Comparing risks of patients1分鐘
Mortality score2分鐘
Evaluation of Survival Model3分鐘
Permissible and Non-Permissible Pairs2分鐘
Possible Permissible Pairs1分鐘
Example of Harrell's C-Index3分鐘
Example of Concordant Pairs2分鐘
Week 4 Summary47
Congratulations!1分鐘
3 個閱讀材料
Congratulations on finishing course 2!10分鐘
Acknowledgements10分鐘
Citations10分鐘
1 個練習
Week 4 Quiz30分鐘

關於 AI for Medicine 專項課程

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

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