دورة اونلاين من Udacity عن الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية
سوف تتعلم في هذه الدورة الإلكترونية من منصة Udacity وهي من فئة برنامج Nanodegree كيفية بناء وتقييم ودمج النماذج التنبؤية القادرة على تحويل مخرجات المرضى. حيث ستبدأ بتصنيف وتقسيم الصور الطبية ثنائية وثلاثية الأبعاد لتعزيز التشخيص، ثم تنتقل إلى نمذجة نتائج المرضى باستخدام السجلات الصحية الإلكترونية من أجل تحسين قرارات اختبار التجارب السريرية. وأخيرًا ستقوم ببناء خوارزمية تستعين بالبيانات التي تم جمعها من الأجهزة القابلة للارتداء لتقدير معدل نبض مرتديها عند انعدام الحركة.
مدة الدورة:
4 أشهر بمعدل دراسي من 15 ساعة أسبوعيًا.
شروط التسجيل:
ستكون جاهزًا بشكل جيد لدراسة هذا البرنامج إذا كانت الشروط التالية تنطبق عليك:
مستوى متوسط في لغة Python بما يشمل:
قراءة وفهم وكتابة التعليمات البرمجية بلغة Python ، بما في ذلك التركيب اللغوي مثل الوظائف والفئات.
قراءة التعليمات البرمجية باستخدام العمليات الموجهة عبر مكتبة NumPy.
تعلم الآلات بما يشمل:
القدرة على بناء نموذج تعلم الآلات لمشكلة التعلم الخاضع للإشراف، وفهم الأساليب الأساسية لتمثيل الميزات الفئوية والرقمية باعتبارها مدخلات لهذا النموذج.
أداء مهام تعلم الآلات البسيطة - مثل التصنيف والانحدار- من بين مجموعة من السمات.
تطبيق المعرفة الأساسية لبيانات Python وأطر تعلم الآلات (مثل Pandas و NumPy و TensorFlow و PyTorch ) لمعالجة البيانات وتجهيزهاا للاستهلاك من قبل خوارزميات مختلفة (مثل CNNs و RNNs ونماذج tree-based).
مكونات البرنامج:
تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات التصوير الطبي ثنائية الأبعاد وتتضمن: تعلم المهارات الأساسية اللازمة للعمل على بيانات التصوير الطبي ثنائي الأبعاد، وكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى هامة سريريًا من البيانات التي تم جمعها عبر أنواع مختلفة من التصوير الطبي ثنائي الأبعاد؛ مثل الأشعة السينية والتصوير الإشعاعي للثدي وعلم الأمراض الرقمي. وكذلك استخرج الصور ثنائية الأبعاد من ملفات DICOM وتطبيق الأدوات المناسبة لإجراء تحليل البيانات الاستكشافية عليها. وأخيرًا بناء نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة لسيناريوهات سريرية متنوعة، تتضمن صورًا ثنائية الأبعاد، وتعلم كيفية تجعل أدوات الذكاء الاصطناعي خاضعة للإقرارات التنظيمية.
تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات التصوير الطبي ثلاثي الأبعاد وتتضمن: تعلم المهارات الأساسية اللازمة لاستخدام مجموعات بيانات التصوير الطبي ثلاثي الأبعاد وإطار رؤى مستمدة من البيانات في سياق متصل سريريًا، وفهم كيف يتم الحصول على هذه الصور وتخزينها في أرشيف المواقع الطبية، ومن ثم قراءتها وتحليلها. واكتشاف كيف يستخدم الأطباء الصور الطبية ثلاثية الأبعاد في الممارسة العملية، وأين يتمتع الذكاء الاصطناعي بأكبر قدر من الميزات في العمل باستخدام هذه الصور. وتصميم وتطبيق خوارزميات تعلم الآلات لحل المشكلات الصعبة في التصوير الطبي ثلاثي الأبعاد، وكيفية دمج الخوارزميات في سير العمل السريري.
تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات السجلات الصحية الإلكترونية وتتضمن: تعلم المهارات الأساسية للعمل على بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، وبناء وتقييم نماذج متوافقة وقابلة للتفسير. حيث ستتعرف على معايير أمان وخصوصية بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، وكيفية تحليل بيانات السجلات الصحية الإلكترونية وتجنب التحديات الشائعة، واستعراض مجموعات أكواد الصناعة الرئيسية. وبنهاية الدورة سيكون لديك المهارات اللازمة لتحليل مجموعة بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، وتحويلها إلى المستوى المناسب، وبناء سمات قوية باستخدام TensorFlow ، وإعداد نماذج حالة عدم اليقين والتحيز باستخدام احتمالية TensorFlow و Aequitas
تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات الجهاز القابل للارتداء: تعرف على كيفية إنشاء خوارزميات تعالج البيانات التي تم جمعها بواسطة الأجهزة القابلة للارتداء وبيانات حول صحة مرتديها. وستتعرف خلالها على المستشعرات وأساس معالجة الإشارات، والتي تعتبر بالغة الأهمية للنجاح في هذا المجال، بما في ذلك IMU و PPG و ECG وهي الشائعة في معظم الأجهزة القابلة للارتداء، وكذلك تعلم كيفية إنشاء ثلاث خوارزميات من بيانات الاستشعار في العالم الحقيقي.
تشمل جميع برامج المنصة كل من:
مشاريع حقيقية من خبراء الصناعة.
دعم فني من المرشدين.
خدمات متصلة بالمسارات المهنية.
برامج تعليمية مرنة.
تكاليف الدورة:
الوصول للبرنامج لمدة 4 أشهر: ادفع مقدمًا ووفر 15٪ إضافية، أي 1348دولار أمريكي، وتتضمن المميزات التالية:
توفير 15٪ إضافية في مقابل الدفع بشكل شهري.
متوسط الوقت اللازم لإكمال هذه الدورة هو 4 أشهر.
يمكنك التبديل إلى الدفع الشهري بعد ذلك إذا احتجت إلى مزيد من الوقت.
يمكنك إلغاء اشتراكك في أي وقت.
الوصول للبرنامج لمدة شهر واحد: أي دفع 395$ بشكل شهري للحصول على المميزات التالية:
أقصى قدر من المرونة لعملية التعلم وفقًا لسرعتك الخاصة/لجدولك الخاص.
يمكنك إلغاء اشتراكك في أي وقت.
رابط التقديم :
Online course from Udacity on Artificial Intelligence for Healthcare
تعليقات
إرسال تعليق