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コース概要
Deep Learning の紹介
- 医療業界への影響
- さまざまな業界におけるDeep Learningの成功と失敗
理解Deep Learning
- 人工知能と Machine Learning
- Deep Learningの基本概念
- Deep Learningの申請
- Deep LearningにおけるBig Dataの役割
一般的な Deep Learning テクニックの概要
- Neural Networks
- 自然言語処理
- 画像認識
- Speech Recognition
- Sentiment Analysis
Deep Learning テクニックを医療の問題に適用する
- 医療分野における改善の機会を探る
- 引用された問題に対する Deep Learning 手法の適用可能性の検討
Deep Learning 医療のケーススタディを探る
- 動脈による心臓 MR における心室セグメンテーションのための DeepVentricle アルゴリズム
- スタンフォード大学による皮膚がん診断アルゴリズム
- Sutter Health とジョージア工科大学による心不全予測アルゴリズム
- Behold.AI による放射線スキャンによるあらゆるモダリティの診断
- Enlitic の臨床意思決定支援テクノロジー
- ディープゲノミクスによる個別化医療と治療法
- Freenome を使用した癌の解読
- Googleによる糖尿病性網膜症の検出
- Babylon Health による病気の予防と診断のためのチャットボット
Deep Learning の制限事項
Deep Learning の倫理的影響とデータ プライバシーの懸念
Deep Learning 対応のプラットフォームとエコシステムに基づいた新しい Business モデルの作成
すべてをひとつにまとめる
- ニーズに合ったDeep Learningのソリューションを選択する
- Deep Learning技術の導入戦略
チーム Communication と経営陣の賛同
- マネージャーやリーダーとの会話
- エンジニアやデータサイエンティストとの会話
要約と結論
要求
- 医療業界での経験
- プログラミングの経験は問いません 。
14 時間