Stanford University
医疗保健机器学习基础
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医疗保健机器学习基础

Matthew Lungren
Serena Yeung

位教师:Matthew Lungren

34,756 人已注册

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(590 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
1 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
96%
大多数学生喜欢此课程
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初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
1 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
96%
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您将学到什么

  • 定义机器学习、生物统计学和传统计算机编程领域之间的重要关系。

  • 了解用于文本分类、物体检测和分割等任务的高级神经网络架构。

  • 学习利用数据训练、验证和测试机器学习模型的重要方法。

  • 了解动态医疗实践和不连续的时间表如何影响临床机器学习应用的开发和部署。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

19 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 医疗保健领域的人工智能 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有8个模块

涵盖的内容

7个视频6篇阅读材料3个作业

涵盖的内容

8个视频2篇阅读材料3个作业

涵盖的内容

10个视频3篇阅读材料3个作业

涵盖的内容

5个视频2篇阅读材料3个作业

涵盖的内容

9个视频2篇阅读材料3个作业

涵盖的内容

6个视频4篇阅读材料3个作业

涵盖的内容

8个视频

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.9 (206个评价)
Matthew Lungren
Stanford University
2 门课程41,379 名学生
Serena Yeung
Stanford University
2 门课程41,379 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.8

590 条评论

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MN
4

已于 Jan 2, 2021审阅

GM
5

已于 Nov 11, 2020审阅

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5

已于 Sep 8, 2020审阅

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