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Struttura del corso
Introduzione a Deep Learning
- Impatto sull'industria medica
- Successi e fallimenti in Deep Learning in vari settori
Comprensione Deep Learning
- Intelligenza Artificiale e Machine Learning
- Concetti di base del deep learning
- Applicazioni per il Deep Learning
- Il ruolo dei Big Data nel Deep Learning
Panoramica delle tecniche comuni Deep Learning
- Reti neurali
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Riconoscimento delle immagini
- Speech Recognition
- Analisi del sentiment
Applicare Deep Learning le tecniche ai problemi della medicina
- Esplorare le opportunità di miglioramento in campo medico
- Esaminare l'applicabilità delle tecniche Deep Learning alle questioni citate
Esplorare Deep Learning casi di studio per la medicina
- Algoritmo DeepVentricle per la segmentazione ventricolare nella RM cardiaca mediante Arterys
- Algoritmo di diagnosi del cancro della pelle di Stanford
- Algoritmo di previsione dell'insufficienza cardiaca di Sutter Health e del Georgia Institute of Technology
- La radiologia scansiona le diagnosi in tutte le modalità in base all Behold.AI
- Tecnologie di supporto alle decisioni cliniche di Enlitic
- Medicina e terapie personalizzate di Deep Genomics
- Decodificare il cancro con Freenome
- Rilevamento della retinopatia diabetica mediante Google
- Chatbot per la prevenzione e la diagnosi delle malattie di Babylon Health
Limitazioni di Deep Learning
Implicazioni etiche e preoccupazioni sulla privacy dei dati in Deep Learning
Creazione di nuovi modelli di business basati su piattaforme ed ecosistemi abilitati a Deep Learning
Mettere tutto insieme
- Scegliere Deep Learning le soluzioni più adatte alle proprie esigenze
- Strategie per l'adozione di Deep Learning tecnologie
Team Communication e buy-in manageriale
- Conversazioni con manager e leader
- Conversazioni con ingegneri e data scientist
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza nel settore medico
- Non è richiesta alcuna esperienza di programmazione
14 ore