La capacité de l'IA à intégrer des données provenant de diverses sources et à prédire les résultats contribue à une médecine plus précise et plus personnalisée”

Grâce à l'application de l'Intelligence Artificielle (IA) à la Recherche Clinique, il est possible de rationaliser le processus d'analyse de grands ensembles de données médicales, ce qui permet aux chercheurs d'identifier des modèles, des corrélations et des tendances de manière plus efficace. En outre, l'IA contribue à la personnalisation de la médecine en adaptant les traitements aux caractéristiques individuelles des patients. En effet, les nouvelles technologies ne se contentent pas d'optimiser les processus, elles ouvrent également de nouvelles perspectives pour relever les défis médicaux et améliorer la qualité des soins.

C'est pourquoi TECH a créé ce programme dans lequel l'IA et la biomédecine convergent, fournissant aux professionnels une compréhension profonde et pratique des applications spécifiques de cette technologie dans le domaine de la Recherche Clinique. Ainsi, la structure du programme comprend des modules spécialisés, tels que la simulation informatique en biomédecine et l'analyse avancée des données cliniques, qui permettront aux diplômés d'acquérir des compétences avancées dans l'application de l'IA à des situations biomédicales complexes. En outre, l'accent sera mis sur l'éthique, les réglementations et les considérations juridiques dans l'utilisation de l'IA dans le cadre clinique.

Le diplôme intègre également des technologies de pointe telles que le séquençage génomique et l'analyse d'images biomédicales, en abordant des questions émergentes telles que la durabilité dans la recherche biomédicale et la gestion des données massives (big data). Dans ce contexte, les étudiants seront dotés des compétences nécessaires pour diriger à l'intersection de l'IA et de la Recherche Clinique.

TECH a conçu un programme complet basé sur la méthodologie innovante du Relearning dans le but de former des spécialistes de l'IA hautement compétents. Cette modalité d'apprentissage se concentre sur la réitération des concepts clés afin de consolider une compréhension optimale. Vous n'aurez besoin que d'un appareil électronique connecté à l'internet pour accéder au contenu à tout moment, ce qui élimine la nécessité de participer à des cours en personne ou de se conformer à des horaires établis.

Ce programme en Intelligence Artificielle en Recherche Clinique est très pertinent dans le paysage actuel de la santé et de la technologie"

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Recherche Clinique contient le programme scientifique le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle en Recherche Clinique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur des méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Vous étudierez les dernières technologies et les applications les plus innovantes de l'Intelligence Artificielle en Recherche Clinique, à travers les meilleures ressources multimédias"

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apporteront à cette formation leur expérience, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés de référence et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, selon lequel le professionnel devra essayer de résoudre différentes situations de la pratique professionnelle qui se présenteront à lui tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Grâce à ce programme 100% en ligne, vous analyserez de manière exhaustive les principes essentiels de l'apprentissage automatique et sa mise en œuvre dans l'analyse des données cliniques et biomédicales"

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Ce programme vise non seulement à fournir une compréhension approfondie de l'Intelligence Artificielle appliquée à la Recherche Clinique, mais aussi à former des leaders capables de relever les défis actuels et futurs de la médecine. En s'engageant dans ce diplôme, les diplômés seront immergés dans un environnement académique où l'innovation et l'éthique s'entremêlent pour transformer les soins médicaux. Ils aborderont ainsi les techniques d'analyse des données médicales, le développement de modèles prédictifs pour les essais cliniques et la mise en œuvre de solutions innovantes pour la personnalisation des traitements. Ainsi, ils aborderont les problèmes cliniques avec des solutions basées sur les données.

Misez sur la technologie! Vous développerez des compétences en IA et aborderez des problèmes cliniques avec des solutions basées sur des données"

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'IA
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques
• Explorer les bases théoriques des réseaux neuronaux pour le développement de Deep Learning
• Analyser l'informatique bio-inspirée et sa pertinence pour le développement de systèmes intelligents
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis
• Obtenez une vue d'ensemble de la transformation de la Recherche Clinique par l'IA, de ses fondements historiques aux applications actuelles
• Apprenez des méthodes efficaces pour intégrer des données hétérogènes dans la Recherche Clinique, y compris le traitement du langage naturel et la visualisation avancée des données
• Acquérir une solide compréhension de la validation des modèles et des simulations dans le domaine biomédical, en explorant l'utilisation de Datasets synthétiques et les applications pratiques de l'IA dans la recherche en santé
• Comprendre et appliquer les technologies de séquençage génomique, l'analyse de données avec l'IA et l'utilisation de l'IA dans l'imagerie biomédicale
• Acquérir des connaissances spécialisées dans des domaines clés tels que la personnalisation des thérapies, la médecine de précision, la personnalisation médicale, la médecine de précision, les diagnostics assistés par l'IA et la gestion des essais cliniques
• Acquérir une solide compréhension des concepts de Big Data dans le cadre clinique et se familiariser avec les outils essentiels pour son analyse
• Approfondir les dilemmes éthiques, passer en revue les considérations juridiques, explorer l'impact socio-économique et futur de l'IA dans les soins de santé, et promouvoir l'innovation et l'entrepreneuriat dans le domaine de l'IA clinique

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l’Intelligence Artificielle

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, depuis ses débuts jusqu'à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage en Intelligence Artificielle
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité pour résoudre des problèmes complexes
• Analyser l'importance des thésaurus, vocabulaires et taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'Intelligence Artificielle
• Explorer le concept de web sémantique et son influence sur l'organisation et la compréhension de l'information dans les environnements numériques

Module 2. Types et cycle de vie des données

• Comprendre les concepts fondamentaux des statistiques et leur application dans l'analyse des données
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, des données quantitatives aux données qualitatives
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés
• Explorer les étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Étudier les processus de collecte de données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte
• Explorer le concept de Datawarehouse (entrepôt de données), en mettant l'accent sur les éléments de l'entrepôt de données et sa conception
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux règles de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques

Module 3. Les données dans l’Intelligence Artificielle

• Maîtriser les fondamentaux de la science des données, couvrant les outils, les types et les sources d'analyse de l'information
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données
• Étudier la structure et les caractéristiques des Datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'IA
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification
• Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
• Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage en vue de leur utilisation dans le cadre de l'exploration de données
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou de suppression en fonction du contexte
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité de l'Intelligence Artificielle

• Introduire des stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace
• Étudier et appliquer les algorithmes de tri, comprendre leurs performances et comparer leur efficacité dans différents contextes
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les algorithmes à base de Heaps, analyser leur mise en œuvre et leur utilité dans la manipulation efficace des données
• Analyser les algorithmes basés sur les graphiques, en explorant leur application dans la représentation et la résolution de problèmes impliquant des relations complexes
• Étudier les algorithmes de type Greedy, comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation
• Étudier et appliquer la technique du Backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans une variété de scénarios

Module 6. Systèmes intelligents

• Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et son application à l'Intelligence Artificielle et au génie logiciel
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents
• Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, en comprenant leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

• Présenter les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, comprendre leur structure et leurs applications
• Évaluer les classificateurs en utilisant des techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application dans l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour prédire des valeurs numériques à partir de données
• Étudier les techniques de Clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetés
• Examiner l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Maîtriser les fondamentaux de l'apprentissage profond, comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning
• Explorer les opérations fondamentales des réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée
• Comprendre l'enchaînement efficace des couches et des opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces
• Utiliser des formateurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles
• Affiner les hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, en optimisant leurs performances sur des tâches spécifiques

Module 9. Entraînement des réseaux neuronaux profonds

• Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
• Comprendre et traiter le surajustement grâce à des stratégies spécifiques pendant la formation
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace et efficiente des réseaux neuronaux profonds
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques
• Explorer et appliquer les techniques de Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter le surajustement dans les réseaux neuronaux profonds

Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

• Maîtriser les principes fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données
• Mettre en œuvre le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow dans des situations réelles

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour la Deep Computer Vision
  Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractéristiques clés des images
• Mettre en œuvre des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision en utilisant Keras
• Analyser diverses architectures de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet à l'aide de la bibliothèque Keras afin d'améliorer l'efficacité et les performances du modèle
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer Vision
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs
• Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

• Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents (RRN )
• Appliquer les RRN à la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
• Comprendre et appliquer les mécanismes attentionnels dans les modèles de traitement du langage naturel
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques
• Explorer l'application des modèles de Transformers dans le contexte du traitement des images et de la vision par ordinateur
• Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers de Hugging Face pour une mise en œuvre efficace de modèles avancés
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers pour évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques
• Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RRN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel

Module 13. Autoencodeurs, GAN, et modèles de diffusion

• Développer des représentations de données efficaces à l'aide d’Autoencoders, de GANs et de modèles de diffusion
• Effectuer une ACP à l'aide d'un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations visuelles efficaces des données
• Analyser et appliquer l'efficacité des autoencodeurs clairsemés dans la représentation des données
• Générer des images de mode à partir de l'ensemble de données MNIST à l'aide d’Autoencoders
• Comprendre le concept des Réseaux Adversoriels Génératifs (GANs) et des modèles de diffusion
• Mettre en œuvre et comparer les performances des modèles de diffusion et des GANs dans la génération de données

Module 14. Informatique bio-inspirée

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée
• Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée
• Analyser les stratégies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
• Appliquer la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée
• Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée

Module 15. Intelligence Artificielle Stratégies et applications

• Élaborer des stratégies pour la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers
• Analyser les implications de l'Intelligence Artificielle dans la prestation de services de santé
• Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans le domaine des soins de santé
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'industrie
• Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie afin d'améliorer la productivité
• Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique
• Évaluer la mise en œuvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'éducation
• Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle dans la sylviculture et l'agriculture afin d'améliorer la productivité
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'Intelligence Artificielle

Module 16. Principes fondamentaux de l’IA en Recherche Clinique

• Obtenir une vue d'ensemble de la façon dont l'IA transforme la Recherche Clinique, depuis ses fondements historiques jusqu'aux applications actuelles
• Apprendre des méthodes efficaces pour l'intégration de données hétérogènes dans la Recherche Clinique, y compris le traitement du langage naturel et la visualisation avancée des données

Module 17. IA dans la modélisation biomédicale et la création de données synthétiques

• Acquérir de solides connaissances sur la validation des modèles et des simulations dans le domaine biomédical, en s'assurant de leur exactitude et de leur pertinence clinique
• Explorer l'utilisation de datasets synthétiques dans les études cliniques et comprendre les applications pratiques de l'IA dans la recherche en santé
• Comprendre le rôle crucial de la simulation informatique dans la découverte de médicaments, l'analyse des interactions moléculaires et la modélisation de maladies complexes

Module 18. Technologies émergentes et applications innovantes de l'IA en Recherche Clinique

• Acquérir une expertise dans des domaines clés tels que la personnalisation des thérapies, la médecine de précision, les diagnostics assistés par l'IA, la gestion des essais cliniques et le développement de vaccins
• Explorer l'impact de l'IA sur le microbiome, la microbiologie, les dispositifs portables et la surveillance à distance dans les essais cliniques
• Relever les défis contemporains dans le domaine biomédical, tels que la gestion efficace des essais cliniques, le développement de traitements assistés par l'IA et l'application de l'IA à l'immunologie et aux études de la réponse immunitaire

Module 19. Analyse de Big Data et apprentissage automatique en Recherche Clinique

• Acquérir une solide compréhension des concepts fondamentaux du Big Data dans le contexte clinique et se familiariser avec les outils essentiels utilisés pour son analyse
• Explorer les techniques avancées d'exploration de données, les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et les applications de l'IA en épidémiologie et en santé publique
• Aborder la sécurité des données et gérer les défis associés aux grands volumes de données dans la recherche biomédicale

Module 20. Aspects éthiques, juridiques et futurs de l'IA en Recherche Clinique

• Comprendre les dilemmes éthiques qui se posent lors de l'application de l'IA à la Recherche Clinique
• Examiner les considérations juridiques et réglementaires pertinentes dans le domaine biomédical
• Aborder les défis spécifiques liés à la gestion du consentement éclairé dans les études d'IA
• Étudier comment l'IA peut influencer l'équité et l'accès aux soins de santé
• Analyser les perspectives d'avenir sur la manière dont l'IA façonnera la recherche clinique, en explorant son rôle dans la durabilité des pratiques de recherche biomédicale
• Identifier les possibilités d'innovation et d'entrepreneuriat dans le domaine de l'IA clinique
• Discuter des tendances et des développements futurs dans l'application de l'IA aux soins de santé
• Aborder de manière exhaustive les aspects éthiques, juridiques et socio-économiques de la Recherche Clinique pilotée par l'IA

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