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Plan du cours
Introduction à Deep Learning
- Impact sur l'industrie médicale
- Succès et échecs de Deep Learning dans diverses industries
Comprendre Deep Learning
- Intelligence artificielle et Machine Learning
- Concepts de base de Deep Learning
- Applications pour Deep Learning
- Le rôle de Big Data dans Deep Learning
Aperçu des techniques Deep Learning courantes
- Neural Networks
- Traitement du langage naturel
- Reconnaissance d'images
- Speech Recognition
- Sentiment Analysis
Application des techniques Deep Learning aux problèmes de la médecine
- Explorer les possibilités d'amélioration dans le domaine médical
- Examen de l'applicabilité des Deep Learning techniques aux questions citées
Explorer les études de cas Deep Learning pour la médecine
- Algorithme DeepVentricle pour la segmentation ventriculaire en RM cardiaque par Arterys
- Algorithme de diagnostic du cancer de la peau par Stanford
- Algorithme de prédiction de l'insuffisance cardiaque par Sutter Health et le Georgia Institute of Technology
- Diagnostics par balayage radiologique à travers toutes les modalités par Behold.AI
- Technologies d'aide à la décision clinique par Enlitic
- Médecine et thérapies personnalisées par Deep Genomics
- Décoder le cancer avec Freenome
- Détection de la rétinopathie diabétique par Google
- Chatbot pour la prévention et le diagnostic des maladies par Babylon Health
Limites de Deep Learning
Implications éthiques et problèmes de confidentialité des données dans Deep Learning
Création de nouveaux modèles Business basés sur des plateformes et des écosystèmes compatibles avec Deep Learning
Réunir tous les éléments
- Choisir des solutions Deep Learning adaptées à vos besoins
- Stratégies d'adoption des technologies Deep Learning
Adhésion de l'équipe Communication et de la direction
- Conversations avec les managers et les dirigeants
- Conversations avec les ingénieurs et les scientifiques des données
Résumé et conclusion
Pré requis
- Expérience dans l'industrie médicale
- Aucune expérience en programmation n'est requise
14 heures