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Plan du cours
IA pour la modélisation prédictive en santé
- Nettoyage et préparation des données de santé
- Techniques d'ingénierie des fonctionnalités pour les ensembles de données de santé
- Traitement des données manquantes et non structurées
Études de cas sur l'IA en santé
- Exploration des modèles prédictifs en santé
- Construction de modèles prédictifs à l'aide de l'apprentissage automatique
- Évaluation des modèles de données de santé
Techniques avancées d'IA en santé
- Mise en œuvre de modèles d'IA avancés
- Exploration du traitement du langage naturel en santé
- Systèmes d'aide à la décision pilotés par l'IA en santé
Prétraitement des données et ingénierie des fonctionnalités
- Introduction à l'IA pour l'imagerie médicale
- Mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond pour l'analyse d'images
- Utilisation de l'IA pour détecter des motifs dans les images médicales
Considérations éthiques de l'IA en santé
- Vue d'ensemble des applications de l'IA en santé
- Configuration de Google Colab pour les projets d'IA en santé
- Compréhension des ensembles de données clés en santé
Analyse d'images médicales avec l'IA
- Applications réelles de l'IA en santé
- Études de cas sur l'analytique prédictive pilotée par l'IA
- Analyse d'images médicales avec l'IA dans les contextes cliniques
Introduction à l'IA en santé
- Compréhension de l'impact éthique de l'IA en santé
- Garantie de la confidentialité et de la protection des données
- Équité et transparence dans les modèles d'IA
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
- Compréhension des fondamentaux de l'industrie de la santé
Audience cible
- Data scientists travaillant dans le secteur de la santé
- Professionnels de la santé intéressés par l'IA
- Chercheurs explorant les solutions de santé pilotées par l'IA
14 Heures