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Plan du cours
L'IA pour la Modélisation Prédictive en Santé
- Nettoyage et préparation des données de santé
- Techniques d'ingénierie des caractéristiques pour les jeux de données de santé
- Gestion des données manquantes et non structurées
Études de Cas en Santé Propulsées par l'IA
- Exploration des modèles prédictifs en santé
- Création 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 avancés d'IA
- Exploration du traitement du langage naturel dans le domaine médical
- Systèmes de soutien à la décision pilotés par l'IA dans les soins de santé
Prétraitement des Données et Ingénierie des Caractéristiques
- 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 en IA pour la Santé
- Aperçu des applications de l'IA dans le domaine médical
- Configuration du Google Colab pour les projets d'IA en santé
- Compréhension des jeux de données clés de la santé
Médical Image Analysis avec l'IA
- Applications réelles de l'IA dans le domaine médical
- Études de cas sur les analyses prédictives pilotées par l'IA
- Analyse d'images médicales avec IA en milieu clinique
Introduction à l'IA dans la Santé
- Compréhension de l'impact éthique de l'IA dans les soins de santé
- Garantir la confidentialité et la protection des données
- Équité et transparence dans les modèles d'IA
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
- Compréhension des fondamentaux de l'industrie de la santé
Public cible
- Scientifiques des données travaillant dans le secteur de la santé
- Professionnels de la santé intéressés par l'IA
- Chercheurs explorant les solutions de soins de santé basées sur l'IA
14 Heures