课程名称: AI for Medical Diagnosis

课程主页: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-diagnosis

所在平台: Coursera

课程类别: 机器学习

大学或机构: deeplearning.ai

讲师： Pranav Rajpurkar,Bora Uyumazturk,Amirhossein Kiani,Eddy Shyu

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 226MB

课程介绍： 人工智能正在改变医学的实践。 它可以帮助医生更准确地诊断患者，对患者的未来健康做出预测，并建议更好的治疗方法。 作为一名AI从业者，您将有机会参与现代医学的这一变革。 如果您已经熟悉AI算法背后的一些数学和编码，并且渴望进一步发展自己的技能来应对医疗保健行业中的挑战，那么此专业适合您。 不需要事先的医学专业知识！

该计划将为您提供将前沿机器学习技术应用于现代医学中具体问题的实践经验：

-在课程1中，您将创建卷积神经网络图像分类和分割模型，以诊断肺和脑疾病。

-在课程2中，您将使用统计方法和随机森林预测变量来确定心脏病的风险模型和生存估计数，以确定患者的预后。

-在课程3中，您将建立治疗效果预测器，应用模型解释技术，并使用自然语言处理从放射学报告中提取信息。

这些课程超越了深度学习的基础，可让您深入了解将AI应用于医疗用例的细微差别。 作为学习者，如果您已经熟悉AI算法背后的一些数学和编码，那么您将成功完成该计划。 您不需要成为AI专家，但必须具备深入的神经网络（尤其是卷积网络）的工作知识以及中级级别的Python编程知识。 如果您对机器学习或神经网络还比较陌生，我们建议您首先参加由deeplearning.ai提供并由Andrew Ng教授的Deep Learning Specialization。

对具有从业能力和知识以解决现代医学最大问题的AI从业人员的需求呈指数级增长。 加入我们这个专业领域，开始您迈向医疗保健未来的旅程。

本课程属于 AI for Medicine Specialization/专项课程 中的第1门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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