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Programa del Curso
Introducción a Deep Learning
- Impacto en la industria médica
- Éxitos y fracasos en Deep Learning en diversas industrias
Comprensión Deep Learning
- Inteligencia Artificial y Machine Learning
- Conceptos básicos de Deep Learning
- Aplicaciones para el aprendizaje profundo
- El papel del Big Data en el Deep Learning
Descripción general de las técnicas comunes Deep Learning
- Redes neuronales
- Procesamiento del lenguaje natural
- Reconocimiento de imágenes
- Speech Recognition
- Análisis de sentimiento
Aplicación de Deep Learning técnicas a problemas de medicina
- Explorando las oportunidades de mejora en el campo de la medicina
- Examen de la aplicabilidad de las técnicas Deep Learning a las cuestiones citadas
Explorando Deep Learning Estudios de Caso para Medicina
- Algoritmo de DeepVentricle para la segmentación ventricular en la RM cardíaca por arterias
- Algoritmo de diagnóstico de cáncer de piel de Stanford
- Algoritmo de predicción de insuficiencia cardíaca de Sutter Health y el Instituto de Tecnología de Georgia
- Radiología escanea los diagnósticos en todas las modalidades por Behold.AI
- Tecnologías de apoyo a la toma de decisiones clínicas de Enlitic
- Medicina y terapias personalizadas de Deep Genomics
- Descifrando el cáncer con Freenome
- Detección de la retinopatía diabética por Google
- Chatbot para la prevención y el diagnóstico de enfermedades de Babylon Health
Limitaciones de Deep Learning
Implicaciones éticas y preocupaciones sobre la privacidad de los datos en Deep Learning
Creación de nuevos modelos de negocio basados en plataformas y ecosistemas habilitados para Deep Learning
Reuniendo todo
- Elegir Deep Learning soluciones que se ajusten a sus necesidades
- Estrategias para la adopción de Deep Learning tecnologías
Participación del equipo Communication y de los directivos
- Conversaciones con Gerentes y Líderes
- Conversaciones con ingenieros y científicos de datos
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia en la industria médica
- No se requiere experiencia en programación
14 horas