Благодаря этой 100% онлайн-программе вы всесторонне проанализируете основные принципы машинного обучения и его применение в анализе биомедицинских данных" 

Во время терапевтического лечения пользователи нуждаются в постоянном контроле со стороны медицинских работников, чтобы убедиться в эффективности лечения. В этом смысле искусственный интеллект полезен для сбора данных о клиническом состоянии людей в режиме реального времени. Более того, его инструменты обнаруживают даже незначительные изменения в состоянии здоровья, чтобы при необходимости предупредить специалистов. Врачи могут применять изменения, основанные на реакции человека, и предотвращать будущие проблемы, угрожающие жизни. 

Осознавая важность этого направления, TECH проводит Специализированную магистратуру, в которой подробно рассматриваются конкретные области применения искусственного интеллекта в сфере клинических исследований. Программа, разработанная экспертами в этой области, будет посвящена вычислительному моделированию в биомедицине и углубленному анализу клинических данных. Таким образом, специалисты получат передовые навыки применения машинного обучения в сложных биомедицинских ситуациях. Кроме того, в программе особое внимание уделяется этическим и правовым аспектам использования искусственного интеллекта, так что студенты будут разрабатывать свои процедуры с учетом деонтологических аспектов. 

Следует отметить, что методология этой программы усиливает ее инновационный характер. TECH предлагает образование на 100% онлайн, отвечающее потребностям занятых профессионалов, стремящихся к росту профессиональной карьеры. Таким образом, они смогут планировать свое индивидуальное расписание и графики проведения аттестаций. В рамках обучения используется методология Relearning, основанная на повторении ключевых понятий для закрепления знаний и облегчения запоминания. Таким образом, сочетание гибкости и эффективного педагогического подхода делает программу очень доступной. Специалисты также получат доступ к библиотеке, наполненной аудиовизуальными ресурсами, включая инфографику и интерактивные конспекты. Кроме того, университетская программа будет включать реальные клинические случаи, которые максимально приблизят разработку программы к реальности оказания медицинской помощи. 

Способность искусственного интеллекта интегрировать данные из различных источников и прогнозировать результаты поможет сделать вашу медицинскую практику более точной и персонализированной" 

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в клинических исследованиях содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в клинических исследованиях 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Для того чтобы вы могли достичь своих академических целей гибким способом, TECH предлагает методологию 100% онлайн-обучения, основанную на свободном доступе к материалам и индивидуальном подходе к обучению" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в моделируемой среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Вы хотите глубже погрузиться в процесс внедрения больших данных? Овладейте наиболее эффективными методами машинного обучения благодаря этой Специализированной магистратуре"

Обучение включает в себя анализ этических, правовых и нормативных аспектов, приверженность ответственности и осознание современных задач"

Эта Специализированная магистратура тщательно разработана, чтобы объединить научную строгость клинических исследований с революционными инновациями искусственного интеллекта. Учебная программа, состоящая из 20 модулей, будет посвящена как интерпретации медицинских данных, так и разработке прогностических алгоритмов. Кроме того, в программе будет освещена актуальность внедрения технологических решений в клинические условия. Благодаря теоретико-практическому подходу студенты освоят основы машинного обучения и его правильное применение в медицинской сфере. Студенты смогут стать лидерами в индивидуализации лечения и оптимизации здравоохранения. 

С первого дня у вас будет доступ к библиотеке мультимедийных ресурсов и всему учебному плану. Никаких фиксированных графиков и необходимости присутствовать в очной форме!" 

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта 

1.1. История искусственного интеллекта 

1.1.1. Когда мы начали говорить об искусственном интеллекте? 
1.1.2. Упоминания в кино 
1.1.3. Важность искусственного интеллекта 
1.1.4. Технологии, обеспечивающие и поддерживающие искусственный интеллект 

1.2. Искусственный интеллект в играх 

1.2.1. Теория игр 
1.2.2. Минимакс и Альфа-бета-отсечение 
1.2.3. Моделирование: Монте-Карло 

1.3. Нейронные сети 

1.3.1. Биологические основы 
1.3.2. Вычислительная модель 
1.3.3. Контролируемые и неконтролируемые нейронные сети 
1.3.4. Простой перцептрон 
1.3.5. Многослойный перцептрон 

1.4. Генетические алгоритмы 

1.4.1. История 
1.4.2. Биологическая основа 
1.4.3. Кодирование проблемы 
1.4.4. Генерация начальной популяции 
1.4.5. Основной алгоритм и генетические операторы 
1.4.6. Оценка отдельных лиц: Fitness 

1.5. Тезаурусы, словари, таксономии 

1.5.1. Словари 
1.5.2. Таксономия 
1.5.3. Тезаурусы 
1.5.4. Онтологии 
1.5.5. Представление знаний: Семантическая паутина 

1.6. Семантическая паутина 

1.6.1. Спецификация: RDF, RDFS и OWL 
1.6.2. Выводы/рассуждения 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Экспертные системы и DSS 

1.7.1. Экспертные системы 
1.7.2. Системы поддержки принятия решений 

1.8. Чат-боты и виртуальные помощники 

1.8.1. Типы помощников: голосовые и текстовые помощники 
1.8.2. Основополагающие детали для развития помощника: Намерения, сущности и диалоговый поток 
1.8.3. Интеграции: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Инструменты разработки помощников: Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. Стратегия и внедрение ИИ 
1.10. Будущее искусственного интеллекта 

1.10.1. Понимаем, как определять эмоции с помощью алгоритмов 
1.10.2. Создание личности: Язык, выражения и содержание 
1.10.3. Тенденции искусственного интеллекта 
1.10.4. Размышления 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных 

2.1. Статистика 

2.1.1. Статистика: Описательная статистика, статистические выводы 
2.1.2. Население, выборка, индивидуум 
2.1.3. Переменные: Определение, шкалы измерения 

2.2. Типы статистических данных 

2.2.1. По типу 

2.2.1.1. Количественные: непрерывные данные и дискретные данные 
2.2.1.2. Качественные: биномиальные данные, номинальные данные, порядковые данные 

2.2.2. По форме 

2.2.2.1. Числовые 
2.2.2.2. Текст 
2.2.2.3. Логические 

2.2.3. Согласно источнику 

2.2.3.1. Первичные 
2.2.3.2. Вторичные 

2.3. Жизненный цикл данных 

2.3.1. Этапы цикла 
2.3.2. Основные этапы цикла 
2.3.3. Принципы FAIR 

2.4. Начальные этапы цикла 

2.4.1. Определение целей 
2.4.2. Определение необходимых ресурсов 
2.4.3. Диаграмма Ганта 
2.4.4. Структура данных 

2.5. Сбор данных 

2.5.1. Методология сбора 
2.5.2. Инструменты сбора 
2.5.3. Каналы сбора 

2.6. Очистка данных 

2.6.1. Этапы очистки данных 
2.6.2. Качество данных 
2.6.3. Работа с данными (с помощью R) 

2.7. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов 

2.7.1. Статистические меры 
2.7.2. Индексы отношений 
2.7.3. Добыча данных 

2.8. Хранилище данных (datawarehouse) 

2.8.1. Элементы, входящие в его состав 
2.8.2. Дизайн 
2.8.3. Аспекты, которые следует учитывать 

2.9. Доступность данных 

2.9.1. Доступ 
2.9.2. Полезность 
2.9.3. Безопасность 

2.10. Нормативно-правовые аспекты 

2.10.1. Закон о защите данных 
2.10.2. Передовая практика 
2.10.3. Другие нормативные аспекты 

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте 

3.1. Наука о данных 

3.1.1. Наука о данных 
3.1.2. Передовые инструменты для исследователя данных 

3.2. Данные, информация и знания 

3.2.1. Данные, информация и знания 
3.2.2. Типы данных 
3.2.3. Источники данных 

3.3. От данных к информации 

3.3.1. Анализ данных 
3.3.2. Виды анализа 
3.3.3. Извлечение информации из набора данных 

3.4. Извлечение информации путем визуализации 

3.4.1. Визуализация как инструмент анализа 
3.4.2. Методы визуализации 
3.4.3. Визуализация набора данных 

3.5. Качество данных 

3.5.1. Данные о качестве 
3.5.2. Очистка данных 
3.5.3. Основная предварительная обработка данных 

3.6. Набор данных 

3.6.1. Обогащение набора данных 
3.6.2. Проклятие размерности 
3.6.3. Модификация нашего набора данных 

3.7. Выведение из равновесия 

3.7.1. Дисбаланс классов 
3.7.2. Методы устранения дисбаланса 
3.7.3. Сбалансированность набора данных 

3.8. Модели без контроля 

3.8.1. Модель без контроля 
3.8.2. Методы 
3.8.3. Классификация с помощью моделей без контроля 

3.9. Модели под контролем 

3.9.1. Модель под контролем 
3.9.2. Методы 
3.9.3. Классификация с помощью моделей под контролем 

3.10. Инструменты и передовой опыт 

3.10.1. Передовая практика для специалиста по исследованию данных 
3.10.2. Лучшая модель 
3.10.3. Полезные инструменты 

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование 

4.1. Статистический вывод 

4.1.1. Описательная статистика vs. Статистический вывод 
4.1.2. Параметрические методы 
4.1.3. Непараметрические методы 

4.2. Исследовательский анализ 

4.2.1. Описательный анализ 
4.2.2. Визуализация 
4.2.3. Подготовка данных 

4.3. Подготовка данных 

4.3.1. Интеграция и очистка данных 
4.3.2. Нормализация данных 
4.3.3. Преобразование данных 

4.4. Отсутствующие данные 

4.4.1. Обработка отсутствующих значений 
4.4.2. Метод максимального правдоподобия 
4.4.3. Обработка отсутствующих данных в машинном обучении 

4.5. Шум в данных 

4.5.1. Классы и признаки шума 
4.5.2. Фильтрация шумов 
4.5.3. Шумовой эффект 

4.6. Проклятие размерности 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Редукция многомерных данных 

4.7. От непрерывных к дискретным признакам 

4.7.1. Непрерывные и дискретные данные 
4.7.2. Процесс дискретизации 

4.8. Данные 

4.8.1. Выбор данных 
4.8.2. Перспективы и критерии отбора 
4.8.3. Методы отбора 

4.9. Выбор экземпляров 

4.9.1. Методы выбора экземпляра 
4.9.2. Выбор прототипов 
4.9.3. Расширенные методы выбора экземпляра 

4.10. Предварительная обработка больших данных 

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте 

5.1. Введение в шаблоны разработки алгоритмов 

5.1.1. Рекурсия 
5.1.2. "Разделяй и властвуй" 
5.1.3. Другие стратегии 

5.2. Эффективность и анализ работы алгоритмов 

5.2.1. Меры эффективности 
5.2.2. Измерение объема данных на входе 
5.2.3. Измерение времени выполнения 
5.2.4. Случаи: худший, лучший и средний 
5.2.5. Асимптотическая нотация 
5.2.6. Критерии математического анализа нерекурсивных алгоритмов 
5.2.7. Критерии математического анализа рекурсивных алгоритмов 
5.2.8. Эмпирический анализ алгоритмов 

5.3. Алгоритмы сортировки 

5.3.1. Концепция сортировки 
5.3.2. Пузырьковая сортировка 
5.3.3. Сортировка выбором 
5.3.4. Сортировка вставками 
5.3.5. Сортировка слиянием (Merge_Sort) 
5.3.6. Быстрая сортировка (Quick_Sort) 

5.4. Алгоритмы с применением деревьев 

5.4.1. Концепция дерева 
5.4.2. Бинарные деревья 
5.4.3. Обходы деревьев 
5.4.4. Представление выражений 
5.4.5. Упорядоченные бинарные деревья 
5.4.6. Сбалансированные бинарные деревья 

5.5. Алгоритмы с применением кучей 

5.5.1. Что такое кучи 
5.5.2. Алгоритм сортировки кучей 
5.5.3. Очереди с приоритетом 

5.6. Алгоритмы на графах 

5.6.1. Представление 
5.6.2. Обход в ширину 
5.6.3. Обход в глубину 
5.6.4. Топологическая сортировка 

5.7. Жадные алгоритмы 

5.7.1. Жадная стратегия 
5.7.2. Элементы жадной стратегии 
5.7.3. Обмен монет 
5.7.4. Задача коммивояжера 
5.7.5. Задача о рюкзаке 

5.8. Поиск кратчайших путей 

5.8.1. Задача о кратчайшем пути 
5.8.2. Отрицательные дуги и циклы 
5.8.3. Алгоритм Дейкстры 

5.9. Жадные алгоритмы на графах 

5.9.1. Минимальное остовное дерево 
5.9.2. Алгоритм Прима 
5.9.3. Алгоритм Краскала 
5.9.4. Анализ сложности 

5.10. Техника Backtracking 

5.10.1. Техника Backtracking 
5.10.2. Альтернативные техники 

Модуль 6. Интеллектуальные системы 

6.1. Теория агентов 

6.1.1. История концепции 
6.1.2. Определение агента 
6.1.3. Агенты в системах искусственного интеллекта 
6.1.4. Агенты в разработке программного обеспечения 

6.2. Архитектуры агентов 

6.2.1. Процесс рассуждения агента 
6.2.2. Реактивные агенты 
6.2.3. Дедуктивные агенты 
6.2.4. Гибридные агенты 
6.2.5. Сравнение 

6.3. Информация и знания 

6.3.1. Различие между данными, информацией и знаниями 
6.3.2. Оценка качества данных 
6.3.3. Методы сбора данных 
6.3.4. Методы получения информации 
6.3.5. Методы приобретения знаний 

6.4. Представление знаний 

6.4.1. Важность представления знаний 
6.4.2. Определение представления знаний через их роли 
6.4.3. Характеристики представления знаний 

6.5. Онтологии 

6.5.1. Введение в метаданные 
6.5.2. Философская концепция онтологии 
6.5.3. Вычислительная концепция онтологии 
6.5.4. Онтологии доменов и онтологии более высокого уровня 
6.5.5. Как создать онтологию? 

6.6. Языки онтологий и программное обеспечение для создания онтологий 

6.6.1. Семантическая тройка RDF, Turtle и N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Знакомство с различными инструментами для создания онтологий 
6.6.6. Установка и использование Protégé 

6.7. Семантическая паутина 

6.7.1. Текущее состояние и будущее семантической паутины 
6.7.2. Семантические веб-приложения 

6.8. Другие модели представления знаний 

6.8.1. Словари 
6.8.2. Обзор 
6.8.3. Таксономия 
6.8.4. Тезаурусы 
6.8.5. Фолксономии 
6.8.6. Сравнение 
6.8.7. Карты разума 

6.9. Оценка и интеграция представлений знаний 

6.9.1. Логика нулевого порядка 
6.9.2. Логика первого порядка 
6.9.3. Дескрипционная логика 
6.9.4. Взаимосвязь между различными типами логики 
6.9.5. Prolog: Программирование на основе логики первого порядка 

6.10. Семантические анализаторы, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы 

6.10.1. Концепция анализатора 
6.10.2. Применение анализатора 
6.10.3. Системы, основанные на знаниях 
6.10.4. MYCIN, история экспертных систем 
6.10.5. Элементы и архитектура экспертных систем 
6.10.6. Создание экспертных систем 

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных 

7.1. Введение в процессы обнаружения знаний и основные концепции машинного обучения 

7.1.1. Ключевые понятия процесса обнаружения знаний 
7.1.2. Исторический взгляд процесса обнаружения знаний 
7.1.3. Этапы процесса обнаружения знаний 
7.1.4. Методы, используемые в процессах обнаружения знаний 
7.1.5. Характеристики хороших моделей машинного обучения 
7.1.6. Типы информации машинного обучения 
7.1.7. Основные концепции обучения 
7.1.8. Основные концепции обучения без контроля 

7.2. Исследование и предварительная обработка данных 

7.2.1. Обработка данных 
7.2.2. Обработка данных в потоке анализа данных 
7.2.3. Типы данных 
7.2.4. Преобразование данных 
7.2.5. Визуализация и исследование непрерывных переменных 
7.2.6. Визуализация и исследование категориальных переменных 
7.2.7. Корреляционные меры 
7.2.8. Наиболее распространенные графические представления 
7.2.9. Введение в многомерный анализ и снижение размерности 

7.3. Деревья решений 

7.3.1. Алгоритм ID 
7.3.2. Алгоритм C 
7.3.3. Перегрузка и обрезка 
7.3.4. Анализ результатов 

7.4. Оценка классификаторов 

7.4.1. Матрицы путаницы 
7.4.2. Матрицы численной оценки 
7.4.3. Kappa-статистика 
7.4.4. ROC-кривая 

7.5. Правила классификации 

7.5.1. Меры по оценке правил 
7.5.2. Введение в графическое представление 
7.5.3. Алгоритм последовательного оверлея 

7.6. Нейронные сети 

7.6.1. Основные понятия 
7.6.2. Простые нейронные сети 
7.6.3. Алгоритм Backpropagation 
7.6.4. Введение в рекуррентные нейронные сети 

7.7. Байесовские методы 

7.7.1. Основные понятия вероятности 
7.7.2. Теорема Байеса 
7.7.3. Наивный Байес 
7.7.4. Введение в байесовские сети 

7.8. Регрессия и модели непрерывного отклика 

7.8.1. Простая линейная регрессия 
7.8.2. Множественная линейная регрессия 
7.8.3. Логистическая регрессия 
7.8.4. Деревья регрессии 
7.8.5. Введение в машины опорных векторов (SVM) 
7.8.6. Меры соответствия 

7.9. Кластеризация 

7.9.1. Основные понятия 
7.9.2. Иерархическая кластеризация 
7.9.3. Вероятностные методы 
7.9.4. Алгоритм EM 
7.9.5. Метод B-Cubed 
7.9.6. Неявные методы 

7.10. Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP) 

7.10.1. Основные понятия 
7.10.2. Создание корпуса 
7.10.3. Описательный анализ 
7.10.4. Введение в анализ чувств 

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения 

8.1. Глубокое обучение 

8.1.1. Виды глубокого обучения 
8.1.2. Области применения глубокого обучения 
8.1.3. Преимущества и недостатки глубокого обучения 

8.2. Операции 

8.2.1. Сумма 
8.2.2. Продукт 
8.2.3. Перевод 

8.3. Слои 

8.3.1. Входной слой 
8.3.2. Скрытый слой 
8.3.3. Выходной слой 

8.4. Склеивание слоев и операции 

8.4.1. Проектирование архитектур 
8.4.2. Соединение между слоями 
8.4.3. Распространение вперед 

8.5. Построение первой нейронной сети 

8.5.1. Проектирование сети 
8.5.2. Определение весов 
8.5.3. Практика сети 

8.6. Тренажер и оптимизатор 

8.6.1. Выбор оптимизатора 
8.6.2. Установление функции потерь 
8.6.3. Установление метрики 

8.7. Применение принципов нейронных сетей 

8.7.1. Функции активации 
8.7.2. Обратное распространение 
8.7.3. Установка параметров 

8.8. От биологических нейронов к искусственным 

8.8.1. Функционирование биологического нейрона 
8.8.2. Передача знаний искусственным нейронам 
8.8.3. Установление взаимоотношений между ними 

8.9. Реализация MLP (многослойного перцептрона) с помощью Keras 

8.9.1. Определение структуры сети 
8.9.2. Составление модели 
8.9.3. Обучение модели 

8.10. Тонкая настройка гиперпараметров нейронных сетей 

8.10.1. Выбор функции активации 
8.10.2. Установка скорости обучения 
8.10.3. Установка весов 

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей 

9.1. Градиентные задачи 

9.1.1. Методы оптимизации градиента 
9.1.2. Стохастические градиенты 
9.1.3. Методы инициализации весов 

9.2. Повторное использование предварительно обученных слоев 

9.2.1. Перенос результатов обучения 
9.2.2. Извлечение признаков 
9.2.3. Глубокое обучение 

9.3. Оптимизаторы 

9.3.1. Стохастические оптимизаторы градиентного спуска 
9.3.2. Оптимизаторы Adam и RMSprop 
9.3.3. Современные оптимизаторы 

9.4. Программирование скорости обучения 

9.4.1. Автоматическое управление скоростью обучения 
9.4.2. Циклы обучения 
9.4.3. Условия сглаживания 

9.5. Переоценка 

9.5.1. Перекрестная валидация 
9.5.2. Регуляризация 
9.5.3. Метрики оценки 

9.6. Практические рекомендации 

9.6.1. Конструкция модели 
9.6.2. Выбор метрик и параметров оценки 
9.6.3. Проверка гипотез 

9.7. Трансферное обучение 

9.7.1. Перенос результатов обучения 
9.7.2. Извлечение признаков 
9.7.3. Глубокое обучение 

9.8. Расширение данных 

9.8.1. Преобразования изображений 
9.8.2. Формирование синтетических данных 
9.8.3. Преобразование текста 

9.9. Практическое применение трансферного обучения 

9.9.1. Перенос результатов обучения 
9.9.2. Извлечение признаков 
9.9.3. Глубокое обучение 

9.10. Регуляризация 

9.10.1. L и L 
9.10.2. Регуляризация по принципу максимальной энтропии 
9.10.3. Dropout 

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Использование библиотеки TensorFlow 
10.1.2. Обучение модели с помощью TensorFlow 
10.1.3. Операции с графиками в TensorFlow 

10.2. TensorFlow и NumPy 

10.2.1. Вычислительная среда NumPy для TensorFlow 
10.2.2. Использование массивов NumPy в TensorFlow 
10.2.3. Операции NumPy для графиков TensorFlow 

10.3. Настройка моделей и алгоритмов обучения 

10.3.1. Построение пользовательских моделей с помощью TensorFlow 
10.3.2. Управление параметрами обучения 
10.3.3. Использование методов оптимизации для обучения 

10.4. Функции и графики TensorFlow 

10.4.1. Функции в TensorFlow 
10.4.2. Использование графиков для обучения модели 
10.4.3. Оптимизация графов с помощью операций TensorFlow 

10.5. Загрузка и предварительная обработка данных с помощью TensorFlow 

10.5.1. Загрузка наборов данных с помощью TensorFlow 
10.5.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow 
10.5.3. Использование инструментов TensorFlow для манипулирования данными 

10.6. API tfdata 

10.6.1. Использование API tfdata для обработки данных 
10.6.2. Построение потоков данных с помощью tfdata 
10.6.3. Использование API tfdata для обучения моделей 

10.7. Формат TFRecord 

10.7.1. Использование API TFRecord для сериализации данных 
10.7.2. Загрузка файлов TFRecord с помощью TensorFlow 
10.7.3. Использование файлов TFRecord для обучения моделей 

10.8. Слои предварительной обработки в Keras 

10.8.1. Использование API предварительной обработки в Keras 
10.8.2. Построение pipelined предварительной обработки с помощью Keras 
10.8.3. Использование API предварительной обработки в Keras для обучения моделей 

10.9. Проект TensorFlow Datasets 

10.9.1. Использование TensorFlow Datasets для загрузки данных 
10.9.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Datasets 
10.9.3. Использование TensorFlow Datasets для обучения моделей 

10.10. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow 

10.10.1. Практическое применение 
10.10.2. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow 
10.10.3. Обучение модели с помощью TensorFlow 
10.10.4. Использование приложения для прогнозирования результатов 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей 

11.1. Архитектура Visual Cortex 

11.1.1. Функции зрительной коры 
11.1.2. Теории вычислительного зрения 
11.1.3. Модели обработки изображений 

11.2. Конволюционные слои 

11.2.1. Повторное использование весов в свертке 
11.2.2. Конволюция D 
11.2.3. Функции активации 

11.3. Слои кластеризации и реализация слоев кластеризации с помощью Keras 

11.3.1. Pooling и Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Виды Pooling 

11.4. Архитектуры CNN 

11.4.1. Архитектура VGG 
11.4.2. Архитектура AlexNet 
11.4.3. Архитектура ResNet 

11.5. Реализация CNN ResNet с использованием Keras 

11.5.1. Инициализация весов 
11.5.2. Определение входного слоя 
11.5.3. Определение выходного слоя 

11.6. Использование предварительно обученных моделей Keras 

11.6.1. Характеристики предварительно обученных моделей 
11.6.2. Использование предварительно обученных моделей 
11.6.3. Преимущества предварительно обученных моделей 

11.7. Предварительно обученные модели для трансферного обучения 

11.7.1. Трансферное обучение 
11.7.2. Процесс трансферного обучения 
11.7.3. Преимущества трансферного обучения 

11.8. Классификация и локализация в глубоком компьютерном зрении 

11.8.1. Классификация изображений 
11.8.2. Определение местоположения объектов на изображениях 
11.8.3. Обнаружение объектов 

11.9. Обнаружение объектов и их отслеживание 

11.9.1. Методы обнаружения объектов 
11.9.2. Алгоритмы отслеживания объектов 
11.9.3. Методы отслеживания и трассировки 

11.10. Семантическая сегментация 

11.10.1. Глубокое обучение для семантической сегментации 
11.10.1. Обнаружение краев 
11.10.1. Методы сегментации, основанные на правилах 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (NNN) и внимания 

12.1. Генерация текста с использованием RNN 

12.1.1. Обучение RNN для генерации текста 
12.1.2. Генерация естественного языка с помощью RNN 
12.1.3. Приложения для генерации текста с помощью RNN 

12.2. Создание обучающего набора данных 

12.2.1. Подготовка данных для обучения RNN 
12.2.2. Хранение обучающего набора данных 
12.2.3. Очистка и преобразование данных 
12.2.4. Анализ настроений 

12.3. Ранжирование мнений с помощью RNN 

12.3.1. Выявление тем в комментариях 
12.3.2. Анализ настроений с помощью алгоритмов глубокого обучения 

12.4. Сеть кодирования-декодирования для нейронного машинного перевода 

12.4.1. Обучение RNN для машинного перевода 
12.4.2. Использование кодирующе-декодирующей сети для машинного перевода 
12.4.3. Повышение точности машинного перевода с помощью RNN 

12.5. Механизмы внимания 

12.5.1. Реализация механизмов внимания в RNN 
12.5.2. Использование механизмов внимания для повышения точности модели 
12.5.3. Преимущества механизмов внимания в нейронных сетях 

12.6. Модели трансформеров 

12.6.1. Использование моделей трансформеров для обработки естественного языка 
12.6.2. Применение моделей трансформеров для зрения 
12.6.3. Преимущества моделей трансформеров 

12.7. Трансформеры для зрения 

12.7.1. Применение моделей трансформеров для зрения 
12.7.2. Предварительная обработка данных изображений 
12.7.3. Обучение модели трансформеров для зрения 

12.8. Библиотека трансформеров Hugging Face 

12.8.1. Использование библиотеки трансформеров Hugging Face 
12.8.2. Применение библиотеки трансформеров Hugging Face 
12.8.3. Преимущества библиотеки трансформеров Hugging Face 

12.9. Другие библиотеки трансформеров. Сравнение 

12.9.1. Сравнение различных библиотек трансформеров 
12.9.2. Использование других библиотек трансформеров 
12.9.3. Преимущества других библиотек трансформеров 

12.10. Разработка NLP-приложения с использованием RNN и внимания. Практическое применение 

12.10.1. Разработка приложения для обработки естественного языка с использованием RNN и внимания 
12.10.2. Использование RNN, механизмов ухода и моделей трансформеров при внедрении 
12.10.3. Оценка практического применения 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели 

13.1. Эффективные представления данных 

13.1.1. Снижение размерности 
13.1.2. Глубокое обучение 
13.1.3. Компактные представления 

13.2. Реализация РСА с неполным линейным автоматическим кодировщиком 

13.2.1. Процесс обучения 
13.2.2. Внедрение Python 
13.2.3. Использование тестовых данных 

13.3. Стековые автоматические кодировщики 

13.3.1. Глубокие нейронные сети 
13.3.2. Построение архитектур кодирования 
13.3.3. Использование инструментов 

13.4. Конволюционные автокодировщики 

13.4.1. Конструкция конволюционной модели 
13.4.2. Обучение конволюционной модели 
13.4.3. Оценка результатов 

13.5. Шумоподавление автоматических энкодеров 

13.5.1. Применение фильтров 
13.5.2. Проектирование моделей кодирования 
13.5.3. Использование методов регуляризации 

13.6. Автоматические разреженные автоматические энкодеры 

13.6.1. Повышение эффективности кодирования 
13.6.2. Минимизация числа параметров 
13.6.3. Применение методов регуляризации 

13.7. Автоматические вариационные энкодеры 

13.7.1. Использование вариационной оптимизации 
13.7.2. Глубокое обучение без контроля 
13.7.3. Глубокие латентные представления 

13.8. Генерация модных изображений MNIST 

13.8.1. Распознание паттернов 
13.8.2. Генерация изображений 
13.8.3. Обучение глубоких нейронных сетей 

13.9. Генеративные адверсарные сети и диффузионные модели 

13.9.1. Формирование контента из изображений 
13.9.2. Моделирование распределений данных 
13.9.3. Использование состязательных сетей 

13.10 Реализация моделей 

13.10.1. Практическое применение 
13.10.2. Реализация моделей 
13.10.3. Использование реальных данных 
13.10.4. Оценка результатов 

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления 

14.1. Введение в биоинспирированные вычисления 

14.1.1. Введение в биоинспирированные вычисления 

14.2. Алгоритмы социальной адаптации 

14.2.1. Биоинспирированные алгоритмы, основанные на муравьиных колониях 
14.2.2. Разновидности алгоритмов муравьиных колоний 
14.2.3. Алгоритмы, основанные на облаках с частицами 

14.3. Генетические алгоритмы 

14.3.1. Общая структура 
14.3.2. Внедрение основных операторов 

14.4. Стратегии освоения и использования пространства для генетических алгоритмов 

14.4.1. Алгоритм CHC 
14.4.2. Мультимодальные задачи 

14.5. Модели эволюционных вычислений (I) 

14.5.1. Эволюционные стратегии 
14.5.2. Эволюционное программирование 
14.5.3. Алгоритмы, основанные на дифференциальной эволюции 

14.6. Модели эволюционных вычислений (II) 

14.6.1. Модели эволюции, основанные на оценке алгоритмов распределения (EDA) 
14.6.2. Генетическое программирование 

14.7. Применение эволюционного программирования при нарушениях обучаемости 

14.7.1. Обучение на основе правил 
14.7.2. Эволюционные методы в задачах выбора экземпляра 

14.8. Многоцелевые задачи 

14.8.1. Концепция доминирования 
14.8.2. Применение эволюционных алгоритмов для решения многоцелевых задач 

14.9. Нейронные сети (I) 

14.9.1. Введение в нейронные сети 
14.9.2. Практический пример с нейронными сетями 

14.10. Нейронные сети (II) 

14.10.1. Примеры использования нейронных сетей в медицинских исследованиях 
14.10.2. Примеры использования нейронных сетей в экономике 
14.10.3. Примеры использования нейронных сетей в искусственном зрении 

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение 

15.1. Финансовые услуги 

15.1.1. Последствия применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере финансовых услуг. Возможности и проблемы 
15.1.2. Примеры использования 
15.1.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.1.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.2. Последствия применения искусственного интеллекта в здравоохранении 

15.2.1. Последствия ИИ в секторе здравоохранения. Возможности и проблемы 
15.2.2. Примеры использования 

15.3. Риски, связанные с использованием ИИ в здравоохранении 

15.3.1. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.3.2. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.4. Розничная торговля 

15.4.1. Последствия ИИ в розничной торговле. Возможности и проблемы 
15.4.2. Примеры использования 
15.4.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.4.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.5. Промышленность 

15.5.1. Последствия ИИ для промышленности. Возможности и проблемы 
15.5.2. Примеры использования 

15.6. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности 

15.6.1. Примеры использования 
15.6.2. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.6.3. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.7. Государственное управление 

15.7.1. Последствия использования искусственного интеллекта в государственном управлении. Возможности и проблемы 
15.7.2. Примеры использования 
15.7.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.7.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.8. Образовательная сфера 

15.8.1. Последствия использования искусственного интеллекта в образовании. Возможности и проблемы 
15.8.2. Примеры использования 
15.8.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.8.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.9. Лесное и сельское хозяйство 

15.9.1. Последствия ИИ для лесного и сельского хозяйства. Возможности и проблемы 
15.9.2. Примеры использования 
15.9.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.9.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

15.10. Кадровые ресурсы 

15.10.1. Последствия ИИ для кадровых ресурсов. Возможности и проблемы 
15.10.2. Примеры использования 
15.10.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ 
15.10.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ 

Модуль 16. Методы и инструменты ИИ для клинических исследований 

16.1. Технологии и инструменты ИИ в клинических исследованиях 

16.1.1. Использование машинного обучения для выявления закономерностей в клинических данных 
16.1.2. Разработка прогностических алгоритмов для клинических исследований 
16.1.3. Внедрение систем ИИ для улучшения набора пациентов 
16.1.4. Инструменты ИИ для анализа исследовательских данных в режиме реального времени с помощью Tableau

16.2. Статистические методы и алгоритмы в клинических исследованиях 

16.2.1. Применение передовых статистических методов для анализа клинических данных 
16.2.2. Использование алгоритмов для валидации и верификации результатов исследований 
16.2.3. Внедрение регрессионных и классификационных моделей в клинические исследования 
16.2.4. Анализ больших массивов данных с помощью методов вычислительной статистики 

16.3. Разработка экспериментов и анализ результатов 

16.3.1. Стратегии эффективной разработки клинических исследований ИИ с помощью IBM Watson Health
16.3.2. Методы ИИ для анализа и интерпретации экспериментальных данных 
16.3.3. Оптимизация протоколов исследований с помощью симуляций ИИ 
16.3.4. Оценка эффективности и безопасности лечения с помощью моделей ИИ 

16.4. Интерпретация медицинских изображений с помощью ИИ в исследованиях с использованием Aidoc

16.4.1. Разработка систем ИИ для автоматического выявления патологий при визуализации 
16.4.2. Использование глубокого обучения для классификации и сегментации медицинских изображений 
16.4.3. Инструменты ИИ для повышения точности диагностики изображений 
16.4.4. Анализ рентгенологических и магнитно-резонансных изображений с помощью ИИ 

16.5. Анализ клинических и биомедицинских данных 

16.5.1. ИИ в обработке и анализе геномных и протеомных данных DeepGenomics
16.5.2. Инструменты для комплексного анализа клинических и биомедицинских данных 
16.5.3. Использование ИИ для выявления биомаркеров в клинических исследованиях 
16.5.4. Предиктивный анализ клинических исходов на основе биомедицинских данных 

16.6. Продвинутая визуализация данных в клинических исследованиях 

16.6.1. Разработка интерактивных средств визуализации клинических данных 
16.6.2. Использование ИИ для создания графических представлений сложных данных Microsoft Power BI
16.6.3. Методы визуализации для упрощения интерпретации результатов исследований 
16.6.4. Инструменты дополненной и виртуальной реальности для визуализации биомедицинских данных 

16.7. Обработка естественного языка в научной и клинической документации 

16.7.1. Применение PNL для анализа научной литературы и клинических записей с помощью Linguamatics
16.7.2. Инструменты ИИ для извлечения релевантной информации из медицинских текстов 
16.7.3. Системы ИИ для обобщения и категоризации научных публикаций 
16.7.4. Использование PNL для выявления тенденций и закономерностей в клинической документации 

16.8. Обработка гетерогенных данных в клинических исследованиях с помощью Google Cloud Healthcare API и IBM Watson Health

16.8.1. Методы ИИ для интеграции и анализа данных из различных клинических источников 
16.8.2. Инструменты для работы с неструктурированными клиническими данными 
16.8.3. Системы ИИ для корреляции клинических и демографических данных 
16.8.4. Многомерный анализ данных для получения клинических данных 

16.9. Применение нейронных сетей в биомедицинских исследованиях 

16.9.1. Использование нейронных сетей для моделирования заболеваний и прогнозирования лечения 
16.9.2. Внедрение нейронных сетей в классификацию генетических заболеваний 
16.9.3. Разработка диагностических систем на основе нейронных сетей 
16.9.4. Применение нейронных сетей в персонализации медицинского лечения 

16.10. Прогностическое моделирование и его влияние на клинические исследования 

16.10.1. Разработка прогностических моделей для прогнозирования клинических исходов 
16.10.2. Использование ИИ для прогнозирования побочных эффектов и нежелательных реакций 
16.10.3. Внедрение прогностических моделей в оптимизацию клинических исследований 
16.10.4. Анализ риска медицинских процедур с помощью предиктивного моделирования 

Модуль 17. Биомедицинские исследования с использованием ИИ 

17.1. Разработка и проведение обсервационных исследований ИИ 

17.1.1. Внедрение ИИ для отбора и сегментации исследуемых популяций 
17.1.2. Использование алгоритмов для мониторинга данных обсервационных исследований в режиме реального времени 
17.1.3. Инструменты ИИ для выявления закономерностей и корреляций в обсервационных исследованиях с помощью Flatiron Health
17.1.4. Автоматизация процесса сбора и анализа данных в обсервационных исследованиях 

17.2. Валидация и калибровка моделей в клинических исследованиях 

17.2.1. Методы ИИ для обеспечения точности и надежности клинических моделей 
17.2.2. Использование ИИ для калибровки прогностических моделей в клинических исследованиях 
17.2.3. Применение методов перекрестной валидации к клиническим моделям с использованием ИИ с помощью KNIME Analytics Platform
17.2.4. Инструменты ИИ для оценки обобщенности клинических моделей 

17.3. Методы интеграции разнородных данных в клинических исследованиях 

17.3.1. Методы ИИ для объединения клинических, геномных и экологических данных с помощью DeepGenomics
17.3.2. Использование алгоритмов для обработки и анализа неструктурированных клинических данных 
17.3.3. Инструменты ИИ для нормализации и стандартизации клинических данных с помощью Informatica’s Healthcare Data Management
17.3.4. Системы ИИ для корреляции различных типов исследовательских данных 

17.4. Мультидисциплинарная интеграция биомедицинских данных с помощью Flatiron Health's OncologyCloud и AutoML

17.4.1. Системы ИИ для объединения данных из различных биомедицинских дисциплин 
17.4.2. Алгоритмы для комплексного анализа клинических и лабораторных данных 
17.4.3. Инструменты ИИ для визуализации сложных биомедицинских данных 
17.4.4. Использование ИИ для создания целостных моделей здоровья на основе междисциплинарных данных 

17.5. Алгоритмы глубокого обучения в анализе биомедицинских данных 

17.5.1. Внедрение нейронных сетей в анализ генетических и протеомных данных 
17.5.2. Использование глубокого обучения для идентификации паттернов в биомедицинских данных 
17.5.3. Разработка прогностических моделей в прецизионной медицине с помощью глубокого обучения 
17.5.4. Применение ИИ в передовом анализе биомедицинских изображений с помощью Aidoc

17.6. Оптимизация исследовательских процессов с помощью автоматизации 

17.6.1. Автоматизация лабораторных процедур с помощью систем ИИ с помощью Beckman Coulter
17.6.2. Использование ИИ для эффективного управления ресурсами и временем в исследованиях 
17.6.3. Инструменты ИИ для оптимизации рабочего процесса в клинических исследованиях 
17.6.4. Автоматизированные системы отслеживания и отчетности о ходе исследований 

17.7. Симуляция и вычислительное моделирование в медицине ИИ 

17.7.1. Разработка вычислительных моделей для имитации клинических сценариев 
17.7.2. Использование ИИ для моделирования молекулярных и клеточных взаимодействий с помощью Schrödinger 
17.7.3. Инструменты ИИ в прогностическом моделировании заболеваний с помощью GNS Healthcare
17.7.4. Применение ИИ для моделирования эффектов лекарств и лечения 

17.8. Использование виртуальной и дополненной реальности в клинических исследованиях с помощью Surgical Theater

17.8.1. Внедрение виртуальной реальности для обучения и моделирования в медицине 
17.8.2. Использование дополненной реальности в хирургических процедурах и диагностике 
17.8.3. Инструменты виртуальной реальности для поведенческих и психологических исследований 
17.8.4. Применение иммерсивных технологий в реабилитации и терапии 

17.9. Инструменты интеллектуального анализа данных, применяемые в биомедицинских исследованиях 

17.9.1. Использование методов интеллектуального анализа данных для извлечения знаний из биомедицинских баз данных 
17.9.2. Реализация алгоритмов ИИ для обнаружения закономерностей в клинических данных 
17.9.3. Инструменты ИИ для выявления тенденций в больших массивах данных с помощью Tableau
17.9.4. Применение интеллектуального анализа данных для формирования гипотез исследований 

17.10. Разработка и валидация биомаркеров с помощью искусственного интеллекта 

17.10.1. Использование ИИ для идентификации и определения характеристик новых биомаркеров 
17.10.2. Внедрение моделей ИИ для валидации биомаркеров в клинических исследованиях 
17.10.3. Инструменты ИИ для корреляции биомаркеров с клиническими исходами с помощью Oncimmune
17.10.4. Применение ИИ в анализе биомаркеров для персонализированной медицины 

Модуль 18. Практическое применение ИИ в клинических исследованиях 

18.1. Технологии геномного секвенирования и анализ данных с помощью ИИ с использованием DeepGenomics

18.1.1. Использование ИИ для быстрого и точного анализа генетических последовательностей 
18.1.2. Внедрение алгоритмов машинного обучения при интерпретации геномных данных 
18.1.3. Инструменты ИИ для выявления генетических вариантов и мутаций 
18.1.4. Применение ИИ для корреляции генома с заболеваниями и признаками 

18.2. ИИ в анализе биомедицинских изображений с помощью Aidoc

18.2.1. Разработка систем ИИ для обнаружения аномалий на медицинских изображениях 
18.2.2. Использование глубокого обучения в интерпретации рентгеновских снимков, МРТ и КТ 
18.2.3. Инструменты ИИ для повышения точности диагностической визуализации 
18.2.4. Реализация ИИ в классификации и сегментации биомедицинских изображений 

18.3. Робототехника и автоматизация в клинических лабораториях 

18.3.1. Использование роботов для автоматизации испытаний и процессов в лабораториях 
18.3.2. Внедрение автоматизированных систем управления биологическими образцами 
18.3.3. Разработка роботизированных технологий для повышения эффективности и точности клинических анализов 
18.3.4. Применение ИИ для оптимизации лабораторных рабочих процессов с помощью Optum

18.4. ИИ в персонализации терапии и прецизионной медицине 

18.4.1. Разработка моделей ИИ для персонализации медицинского лечения 
18.4.2. Использование прогностических алгоритмов для подбора терапии на основе генетического профилирования 
18.4.3. Инструменты ИИ для подбора доз и комбинаций лекарств с помощью PharmGKB
18.4.4. Применение ИИ для определения эффективных методов лечения для конкретных групп населения 

18.5. Инновации в области диагностики с помощью искусственного интеллекта с помощью ChatGPT и AmazonComprehend Medical

18.5.1. Внедрение систем ИИ для быстрой и точной диагностики 
18.5.2. Использование ИИ для раннего выявления заболеваний с помощью анализа данных 
18.5.3. Разработка инструментов ИИ для интерпретации клинических тестов 
18.5.4. Применение ИИ для объединения клинических и биомедицинских данных для комплексной диагностики 

18.6. Применение ИИ в исследованиях микробиома и микробиологии с помощью Metabiomics

18.6.1. Использование ИИ для анализа и картирования микробиома человека 
18.6.2. Внедрение алгоритмов для изучения взаимосвязи между микробиомом и заболеваниями 
18.6.3. Инструменты ИИ для выявления закономерностей в микробиологических исследованиях 
18.6.4. Применение ИИ в исследовании терапевтических средств на основе микробиома 

18.7. Носимые устройства и удаленный мониторинг в клинических исследованиях 

18.7.1. Разработка носимых устройств с искусственным интеллектом для непрерывного мониторинга состояния здоровья с помощью FitBit
18.7.2. Использование ИИ для интерпретации данных, собранных носимыми устройствами 
18.7.3. Внедрение систем удаленного мониторинга в клинических исследованиях 
18.7.4. Применение ИИ для прогнозирования клинических событий с использованием носимых данных 

18.8. ИИ в управлении клиническими испытаниями с помощью Oracle Health Sciences

18.8.1. Использование систем ИИ для оптимизации управления клиническими исследованиями 
18.8.2. Внедрение ИИ в процесс отбора и мониторинга участников 
18.8.3. Инструменты ИИ для анализа данных и результатов клинических исследований 
18.8.4. Применение ИИ для повышения эффективности судебных процессов и снижения затрат на них 

18.9. Разработка вакцин и методов лечения с помощью ИИ с использованием Benevolent AI

18.9.1. Использование ИИ для ускорения разработки вакцин 
18.9.2. Внедрение прогностических моделей для определения потенциальных методов лечения 
18.9.3. Инструменты ИИ для моделирования реакции на вакцины и лекарства 
18.9.4. Применение ИИ в персонализации вакцин и терапий 

18.10. Применение ИИ в иммунологии и исследованиях иммунного ответа 

18.10.1. Разработка моделей ИИ для понимания иммунологических механизмов с помощью Immuneering
18.10.2. Использование ИИ для выявления закономерностей в иммунных реакциях 
18.10.3. Внедрение ИИ в исследования аутоиммунных расстройств 
18.10.4. Применение ИИ в разработке персонализированных иммунотерапевтических препаратов 

Модуль 19. Аналитика больших данных и машинное обучение в клинических исследованиях 

19.1. Большие данные в клинических исследованиях: Концепции и инструменты 

19.1.1. Взрыв данных в области клинических исследований 
19.1.2. Концепция больших данных и основные инструменты 
19.1.3. Применение больших данных в клинических исследованиях 

19.2. Поиск данных в клинических и биомедицинских записях вместе с помощью KNIME и Python 

19.2.1. Основные методологии интеллектуального анализа данных 
19.2.2. Интеграция данных клинических и биомедицинских записей 
19.2.3. Обнаружение закономерностей и аномалий в клинических и биомедицинских записях 

19.3. Алгоритмы машинного обучения в биомедицинских исследованиях с помощью KNIME и Python

19.3.1. Методы классификации в биомедицинских исследованиях 
19.3.2. Методы регрессии в биомедицинских исследованиях 
19.3.4. Неконтролируемые методы в биомедицинских исследованиях 

19.4. Методы предиктивной аналитики в клинических исследованиях с помощью KNIME и Python

19.4.1. Методы классификации в клинических исследованиях 
19.4.2. Методы регрессии в клинических исследованиях 
19.4.3. Глубокое обучение в клинических исследованиях 

19.5. Модели ИИ в эпидемиологии и общественном здравоохранении с помощью KNIME и Python 

19.5.1. Методы классификации в эпидемиологии и общественном здравоохранении 
19.5.2. Регрессионные методы в эпидемиологии и общественном здравоохранении 
19.5.3. Неконтролируемые методы в эпидемиологии и общественном здравоохранении 

19.6. Анализ биологических сетей и моделей заболеваний 

19.6.1. Исследование взаимодействий в биологических сетях для выявления закономерностей развития заболеваний 
19.6.2. Интеграция омических данных в сетевой анализ для характеристики биологических сложностей 
19.6.3. Применение алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей развития заболеваний 

19.7. Разработка инструментов для клинического прогнозирования с использованием платформ типа workflow и Python

19.7.1. Разработка инновационных инструментов для клинической прогностики на основе многомерных данных 
19.7.2. Интеграция клинических и молекулярных переменных при разработке прогностических инструментов 
19.7.3. Оценка эффективности прогностических инструментов в различных клинических условиях 

19.8. Продвинутая визуализация и представление сложных данных с использованием инструментов типа PowerBI и Python

19.8.1. Использование передовых методов визуализации для представления сложных биомедицинских данных 
19.8.2. Разработка эффективных коммуникационных стратегий для представления сложных аналитических результатов 
19.8.3. Внедрение средств интерактивности в визуализации для улучшения понимания 

19.9. Безопасность данных и проблемы управления большими данными 

19.9.1. Решение проблем безопасности данных в контексте биомедицинских больших данных 
19.9.1. Стратегии защиты конфиденциальности при управлении большими биомедицинскими массивами данных 
19.9.3. Внедрение мер безопасности для снижения рисков при работе с конфиденциальными данными 

19.10. Практические приложения и кейс-стади в области биомедицинских больших данных 

19.10.1. Изучение успешных примеров внедрения биомедицинских больших данных в клинические исследования 
19.10.2. Разработка практических стратегий применения больших данных для принятия клинических решений 
19.10.3. Оценка воздействия и извлечение уроков на основе кейс-стади в области биомедицины 

Модуль 20. Этические, правовые и будущие аспекты использования ИИ в клинических исследованиях 

20.1. Этика применения искусственного интеллекта в клинических исследованиях 

20.1.1. Этический анализ принятия решений с помощью ИИ в условиях клинических исследований 
20.1.2. Этика использования алгоритмов ИИ для отбора участников клинических исследований 
20.1.3. Этические соображения при интерпретации результатов, полученных с помощью систем искусственного интеллекта в клинических исследованиях 

20.2. Правовые и нормативные аспекты биомедицинского ИИ 

20.2.1. Анализ нормативно-правового регулирования в области разработки и применения технологий ИИ в биомедицинской сфере 
20.2.2. Оценка соответствия конкретным нормативным актам для обеспечения безопасности и эффективности решений на основе ИИ 
20.2.3. Решение возникающих нормативных проблем, связанных с использованием ИИ в биомедицинских исследованиях 

20.3. Информированное согласие и этические аспекты использования клинических данных

20.3.1. Разработка стратегий для обеспечения эффективного информированного согласия в проектах с использованием ИИ 
20.3.2. Этика сбора и использования конфиденциальных клинических данных в контексте исследований с использованием ИИ 
20.3.3. Решение этических вопросов, связанных с владением и доступом к клиническим данным в исследовательских проектах 

20.4. ИИ и подотчетность в клинических исследованиях 

20.4.1. Оценка этической и юридической ответственности при внедрении систем ИИ в протоколы клинических исследований 
20.4.2. Разработка стратегий по устранению потенциальных негативных последствий применения ИИ в биомедицинских исследованиях 
20.4.3. Этические соображения при активном участии ИИ в принятии решений по клиническим исследованиям 

20.5. Влияние ИИ на справедливость и доступ к здравоохранению 

20.5.1. Оценка влияния решений ИИ на справедливость участия в клинических исследованиях 
20.5.2. Разработка стратегий по улучшению доступа к технологиям ИИ в различных клинических средах 
20.5.3. Этика в распределении выгод и рисков, связанных с применением ИИ в здравоохранении 

20.6. Конфиденциальность и защита данных в исследовательских проектах 

20.6.1. Обеспечение конфиденциальности участников исследовательских проектов с использованием ИИ 
20.6.2. Разработка политики и практики защиты данных в биомедицинских исследованиях 
20.6.3. Решение конкретных проблем конфиденциальности и безопасности при работе с конфиденциальными данными в клинических условиях 

20.7. ИИ и устойчивость в биомедицинских исследованиях 

20.7.1. Оценка воздействия на окружающую среду и ресурсов, связанных с внедрением ИИ в биомедицинские исследования 
20.7.2. Разработка устойчивых практик интеграции технологий ИИ в проекты клинических исследований 
20.7.3. Этика управления ресурсами и устойчивость при внедрении ИИ в биомедицинские исследования 

20.8. Аудит и объяснимость моделей ИИ в клинических условиях

20.8.1. Разработка протоколов аудита для оценки надежности и точности моделей ИИ в клинических исследованиях 
20.8.2. Этика в объяснении алгоритмов для обеспечения понимания решений, принимаемых системами ИИ в клинических условиях 
20.8.3. Решение этических проблем при интерпретации результатов использования моделей ИИ в биомедицинских исследованиях 

20.9. Инновации и предпринимательство в области клинического ИИ 

20.9.1. Этика ответственных инноваций при разработке решений на основе ИИ для клинического применения 
20.9.2. Разработка этичных бизнес-стратегий в области клинического ИИ 
20.9.3. Этические аспекты коммерциализации и внедрения решений ИИ в клиническом секторе 

20.10. Этические аспекты международного сотрудничества в области клинических исследований 

20.10.1. Разработка этических и правовых соглашений для международного сотрудничества в исследовательских проектах, основанных на ИИ 
20.10.2. Этика участия нескольких институтов и стран в клинических исследованиях с использованием технологий ИИ 
20.10.3. Решение возникающих этических проблем, связанных с глобальным сотрудничеством в области биомедицинских исследований

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"