Благодаря этой 100% онлайн-программе вы освоите основные инструменты искусственного интеллекта и сможете использовать их для оптимизации качества клинических анализов”

Согласно недавнему докладу Всемирной организации здравоохранения, в ближайшие годы глобальное бремя хронических заболеваний будет расти. В связи с этим организация призывает врачей использовать наиболее точные и эффективные инструменты для ранней диагностики. В этом контексте искусственный интеллект является полезным инструментом для раннего выявления таких патологий, как рак легких, сердечная недостаточность и даже болезнь Альцгеймера. Отсюда следует, что специалистам важно внедрять передовые технологии, такие как глубокое обучение, Deep Learning или вычисления на основе биоинспирации, в свою повседневную клиническую практику, чтобы уменьшить количество диагностических ошибок и персонализировать лечение пользователей.

В связи с этим TECH разрабатывает новаторскую программу в области искусственного интеллекта в диагностической визуализации. Учебная программа, разработанная авторитетными специалистами в этой области, будет посвящена основам нейронных сетей и генетических алгоритмов. В соответствии с этим, дидактические материалы будут предлагать ключи к применению самых сложных методов добычи данных. Таким образом, специалисты приобретут передовые навыки для повышения точности выявления заболеваний и медицинских состояний, что позволит им ставить более точные диагнозы. Кроме того, в учебном плане рассматривается использование моделей вычислений на основе биоинспирации, чтобы врачи могли применять их для решения сложных клинических проблем и оптимизации клинического лечения.

TECH предлагает 100% онлайн академическую среду, которая отвечает потребностям врачей, стремящихся к развитию своей карьеры. Помимо этого, в программе используется инновационная методика Relearning, основанная на повторении ключевых понятий для эффективного и оперативного закрепления знаний. Более того, специалистам потребуется лишь устройство с доступом в интернет (например, мобильный телефон, компьютер или планшет), чтобы получить доступ к Виртуальному кампусу и насладиться опытом, который значительно расширит их профессиональные горизонты.

Интенсивный план обучения, который даст вам возможность повысить свою квалификацию в реальном сценарии, с максимальной научной строгостью учреждения, находящегося на переднем крае технологий”

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

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта
• 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 эффективности процесса обучения
• 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

Вы будете использовать конволюционные нейронные сети для адаптации лечения к конкретным потребностям пациентов и значительного улучшения их прогноза”

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 симулированной 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 специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы приобретете передовые навыки оценки точности, валидности и клинической применимости моделей искусственного интеллекта в медицинской сфере"

Интерактивные конспекты каждого модуля позволят вам закрепить концепции обработки естественного языка в более динамичной форме"

Учебные материалы, составляющие эту университетскую программу, были разработаны специалистами по использованию искусственного интеллекта в клинических условиях. Благодаря этому академический план углубляет работу с различными новыми инструментами, такими как глубокое обучение, глубокие нейронные сети или обработка естественного языка. Таким образом, студенты получат передовые навыки для интеграции этих инструментов в свою повседневную практику и комплексного анализа результатов визуализационных исследований. Кроме того, это позволит врачам оптимизировать точность своих диагнозов и персонализировать лечение, чтобы способствовать общему благополучию пациентов.

Вы будете использовать самые сложные технологии больших данных для раннего выявления тяжелых патологий, таких как рак, и разрабатывать индивидуальные терапевтические планы, чтобы оптимизировать выздоровление пользователей”

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. Интеграция: 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. Мы 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. Разработка
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 программной инженерии

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. Онтологические языки 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. Пролог: 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. Сложение
8.2.2. Умножение
8.2.3. Перемещение

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. Обучение 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. Настройка веса

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 tf.data для обработки данных
10.6.2. Построение потоков данных с помощью tf.data
10.6.3. Использование API tf.data 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 набора данных TensorFlow 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
11.10.2. Обнаружение краев
11.10.3. Методы сегментации, основанные на правилах

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) 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 кодирующей-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

12.1.7. Применение моделей трансформеров для зрения
12.2.7. Предварительная обработка данных изображений
12.3.7. 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 применения

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. Инновации искусственного интеллекта в диагностической визуализации

16.1. Технологии и инструменты искусственного интеллекта в диагностической визуализации с клиническим обзором IBM Watson Imaging

16.1.1. Ведущие программные платформы для анализа медицинских изображений
16.1.2. Специфические для радиологии инструменты глубокого обучения
16.1.3. Аппаратные инновации для ускорения обработки изображений
16.1.4. Интеграция систем искусственного интеллекта в существующую больничную инфраструктуру

16.2. Статистические методы и алгоритмы интерпретации медицинских изображений с помощью DeepMind AI для анализа рака молочной железы

16.2.1. Алгоритмы сегментации изображений
16.2.2. Методы классификации и обнаружения на медицинских изображениях
16.2.3. Использование конволюционных нейронных сетей в радиологии
16.2.4.  Методы шумоподавления и повышения качества изображений

16.3. Разработка экспериментов и анализ результатов в области диагностической визуализации с помощью Google Cloud Healthcare API

16.3.1. Разработка протоколов проверки алгоритмов искусственного интеллекта
16.3.2. Статистические методы сравнения эффективности работы искусственного интеллекта и радиологов
16.3.3. Организация многоцентровых исследований для тестирования искусственного интеллекта
16.3.4. Интерпретация и представление результатов тестирования эффективности

16.4. Выявление тонких закономерностей на изображениях низкого разрешения

16.4.1. Искусственный интеллект для ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний
16.4.2. Применение искусственного интеллекта в интервенционной кардиологии
16.4.3. Использование искусственного интеллекта для оптимизации протоколов визуализации

16.5. Анализ и обработка биомедицинских изображений

16.5.1. Методы предварительной обработки для улучшения автоматической интерпретации
16.5.2. Анализ текстуры и рисунка на гистологических изображениях
16.5.3. Извлечение клинических признаков из ультразвуковых изображений
16.5.4. Методы продольного анализа изображений в клинических исследованиях

16.6. Расширенная визуализация данных в диагностической визуализации с помощью OsiriX MD

16.6.1. Разработка графических интерфейсов для изучения трехмерных изображений
16.6.2. Инструменты для визуализации временных изменений в медицинских изображениях
16.6.3. Методы дополненной реальности для обучения анатомии
16.6.4. Системы визуализации хирургических операций в реальном времени

16.7. Обработка естественного языка при документировании медицинских изображений и составлении отчетов с помощью Nuance PowerScribe 360

16.7.1. Автоматическое создание радиологических отчетов
16.7.2. Извлечение необходимой информации из электронных медицинских карт
16.7.3. Семантический анализ для корреляции результатов визуализации и клинических данных
16.7.4. Инструменты поиска и извлечения изображений на основе текстовых описаний

16.8. Интеграция и обработка разнородных данных в медицинских изображениях

16.8.1. Объединение методов визуализации для полной диагностики
16.8.2. Интеграция лабораторных и генетических данных в анализ изображений
16.8.3. Системы для обработки больших объемов данных визуализации
16.8.4. Стратегии нормализации наборов данных из различных источников

16.9. Применение нейронных сетей в интерпретации медицинских изображений с помощью Zebra Medical Vision

16.9.1. Использование генеративных сетей для создания синтетических медицинских изображений
16.9.2. Нейронные сети для автоматической классификации опухолей
16.9.3. Глубокое обучение для анализа временных рядов функциональных изображений
16.9.4. Адаптация предварительно обученных моделей к конкретным наборам данных медицинских изображений

16.10. Прогностическое моделирование и его влияние на диагностическую визуализацию с помощью IBM Watson Oncology

16.10.1. Предиктивные модели для оценки риска у онкологических пациентов
16.10.2. Прогностические инструменты для мониторинга хронических заболеваний
16.10.3. Анализ выживаемости с использованием данных медицинской визуализации
16.10.4. Прогнозирование прогрессирования заболевания с помощью методов машинного обучения

Модуль 17. Передовые приложения искусственного интеллекта в исследованиях и анализе медицинских изображений

17.1. Разработка и проведение обсервационных исследований с использованием искусственного интеллекта в области медицинской визуализации с помощью Flatiron Health

17.1.1. Критерии отбора популяций в обсервационных исследованиях с использованием искусственного интеллекта
17.1.2. Методы контроля сбивающих переменных в исследованиях визуализации
17.1.3. Стратегии долгосрочного наблюдения в обсервационных исследованиях
17.1.4. Анализ результатов и оценка моделей ИИ в реальных клинических условиях

17.2. Оценка и настройка моделей искусственного интеллекта при интерпретации изображений с помощью Arterys Cardio AI

17.2.1. Методы перекрестной валидации, применяемые к моделям диагностической визуализации
17.2.2. Методы калибровки вероятностей в прогнозах ИИ
17.2.3. Стандарты производительности и метрики точности для оценки ИИ
17.2.4. Проведение тестов на устойчивость в различных группах населения и условиях

17.3. Методы интеграции данных визуализации с другими биомедицинскими источниками

17.3.1. Методы слияния данных для улучшения интерпретации изображений
17.3.2. Совместный анализ изображений и геномных данных для точной диагностики
17.3.3. Интеграция клинической и лабораторной информации в системы искусственного интеллекта
17.3.4. Разработка пользовательских интерфейсов для интегрированной визуализации мультидисциплинарных данных

17.4. Использование данных медицинской визуализации в междисциплинарных исследованиях с помощью Enlitic Curie

17.4.1. Междисциплинарное сотрудничество для передового анализа изображений
17.4.2. Применение методов искусственного интеллекта из других областей в диагностической визуализации
17.4.3. Проблемы и решения в области управления большими и гетерогенными данными
17.4.4. Примеры успешных междисциплинарных приложений

17.5. Алгоритмы глубокого обучения для медицинской визуализации с помощью Aidoc

17.5.1. Разработка архитектур нейронных сетей для конкретных изображений
17.5.2. Оптимизация гиперпараметров для моделей медицинской визуализации
17.5.3. Перенос обучения и его применение в радиологии

17.6. Проблемы интерпретации и визуализации признаков, полученных с помощью глубоких моделей

17.6.1. Оптимизация интерпретации медицинских изображений путем автоматизации с помощью Viz.ai
17.6.2. Автоматизация диагностических процедур для повышения эффективности работы
17.6.3. Системы раннего предупреждения для обнаружения аномалий
17.6.4. Снижение нагрузки на рентгенолога с помощью инструментов искусственного интеллекта
17.6.5. Влияние автоматизации на точность и скорость диагностики

17.7. Имитация и вычислительное моделирование в диагностической визуализации

17.7.1. Симуляторы для обучения и проверки алгоритмов искусственного интеллекта
17.7.2. Моделирование заболеваний и их отображение в синтетических изображениях
17.7.3. Использование симуляций для планирования лечения и операций
17.7.4. Достижения в области вычислительных технологий для обработки изображений в режиме реального времени

17.8. Виртуальная и дополненная реальность в визуализации и анализе медицинских изображений

17.8.1. Применение виртуальной реальности для обучения диагностической визуализации
17.8.2. Использование дополненной реальности в хирургических процедурах с наведением на изображение
17.8.3. Передовые инструменты визуализации для планирования терапии
17.8.4. Разработка иммерсивных интерфейсов для просмотра радиологических исследований

17.9. Инструменты интеллектуального анализа данных, применяемые в диагностической визуализации с помощью радиомики

17.9.1. Методы поиска данных в больших хранилищах медицинских изображений
17.9.2. Применение паттерн-анализа в коллекциях данных изображений
17.9.3. Идентификация биомаркеров с помощью анализа данных изображений
17.9.4. Интеграция методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для клинических открытий

17.10. Разработка и проверка биомаркеров с помощью анализа изображений Oncimmune

17.10.1. Стратегии выявления биомаркеров визуализации при различных заболеваниях
17.10.2. Клиническая оценка биомаркеров визуализации для использования в диагностике
17.10.3. Влияние биомаркеров визуализации на персонализацию лечения
17.10.4. Новые технологии в обнаружении и анализе биомаркеров с использованием искусственного интеллекта

Модуль 18. Персонализация и автоматизация медицинской диагностики с использованием искусственного интеллекта

18.1. Применение искусственного интеллекта в геномном анализе и сопоставлении с результатами визуализации с помощью технологии Fabric Genomics

18.1.1. Методы искусственного интеллекта для интеграции геномных данных и данных визуализации
18.1.2. Предсказательные модели для корреляции генетических вариантов с патологиями, видимыми на изображениях
18.1.3. Разработка алгоритмов для автоматического анализа последовательностей и их представления на изображениях
18.1.4. Кейс-стади клинического воздействия слияния геномики и визуализации

18.2. Достижения в области искусственного интеллекта для детального анализа биомедицинских изображений с помощью PathAI

18.2.1. Инновации в технологиях обработки и анализа изображений на клеточном уровне
18.2.2. Применение искусственного интеллекта для повышения разрешения микроскопических изображений
18.2.3. Алгоритмы глубокого обучения, специализирующиеся на обнаружении субмикроскопических паттернов
18.2.4. Влияние достижений в области искусственного интеллекта на биомедицинские исследования и клиническую диагностику

18.3. Автоматизация получения и обработки медицинских изображений с помощью сети Butterfly Network

18.3.1. Автоматизированные системы для оптимизации параметров получения изображений
18.3.2. Искусственный интеллект в управлении и обслуживании оборудования для визуализации
18.3.3. Алгоритмы для обработки изображений в реальном времени во время медицинских процедур
18.3.4. Истории успеха внедрения автоматизированных систем в больницах и клиниках

18.4. Персонализация диагнозов с помощью искусственного интеллекта и точной медицины с помощью Tempus AI

18.4.1. Модели искусственного интеллекта для персонализированной диагностики на основе генетических и визуализационных профилей
18.4.2. Стратегии интеграции клинических данных и данных визуализации при планировании терапии
18.4.3. Влияние точной медицины на клинические результаты с помощью искусственного интеллекта
18.4.4. Этические и практические проблемы внедрения персонализированной медицины

18.5. Инновации в диагностике с помощью ИИ в системе Caption Health

18.5.1. Разработка новых инструментов ИИ для раннего выявления заболеваний
18.5.2. Достижения в алгоритмах ИИ для интерпретации сложных патологий
18.5.3. Внедрение диагностики с помощью искусственного интеллекта в рутинную клиническую практику
18.5.4. Оценка эффективности и приемлемости диагностики с помощью искусственного интеллекта для медицинских работников

18.6. Применение искусственного интеллекта для анализа изображений микробиома с помощью DayTwo AI

18.6.1. Методы искусственного интеллекта для анализа изображений в исследованиях микробиома
18.6.2. Соотношение данных визуализации микробиома с показателями здоровья
18.6.3. Влияние результатов исследования микробиома на принятие терапевтических решений
18.6.4. Проблемы стандартизации и оценки изображений микробиома

18.7. Использование портативных устройств для улучшения интерпретации диагностических изображений с помощью AliveCor

18.7.1. Интеграция данных портативных устройств с медицинскими изображениями для комплексной диагностики
18.7.2. Алгоритмы искусственного интеллекта для непрерывного анализа данных и представления изображений
18.7.3. Технологические инновации в портативных устройствах для мониторинга здоровья
18.7.4. Кейс-стади по улучшению качества жизни с помощью портативных устройств и визуализационной диагностики

18.8. Искусственный интеллект для управления данными визуализации в клинических испытаниях

18.8.1. Инструменты искусственного интеллекта для эффективного управления большими объемами данных визуализации
18.8.2. Стратегии обеспечения качества и целостности данных в многоцентровых исследованиях
18.8.3. Применение искусственного интеллекта для предиктивной аналитики в клинических исследованиях
18.8.4. Проблемы и возможности стандартизации протоколов визуализации в глобальных исследованиях

18.9. Разработка методов лечения и вакцин с помощью передовой диагностики с использованием искусственного интеллекта

18.9.1. Использование искусственного интеллекта для разработки персонализированного лечения на основе данных визуализации и клинических данных
18.9.2. Модели искусственного интеллекта в ускоренной разработке вакцин при поддержке диагностической визуализации
18.9.3. Оценка эффективности лечения с помощью мониторинга изображений
18.9.4. Влияние искусственного интеллекта на сокращение времени и затрат при разработке новых методов лечения

18.10. Применение ИИ в иммунологии и изучении иммунного ответа с помощью ImmunoMind

18.10.1. Модели ИИ для интерпретации изображений, связанных с иммунным ответом
18.10.2. Интеграция данных визуализации и иммунологического анализа для точной диагностики
18.10.3. Разработка биомаркеров визуализации для аутоиммунных заболеваний
18.10.4. Достижения в персонализации иммунологического лечения с помощью искусственного интеллекта

Модуль 19. Большие данные и предиктивная аналитика в медицинской визуализации

19.1. Большие данные в диагностической визуализации: концепции и инструменты с GE Healthcare Edison

19.1.1. Основы применения больших данных в визуализации
19.1.2. Технологические инструменты и платформы для обработки больших объемов данных визуализации
19.1.3. Проблемы интеграции и анализа больших данных в визуализации
19.1.4. Примеры использования больших данных в диагностической визуализации

19.2. Поиск данных в записях биомедицинских изображений с помощью IBM Watson Imaging

19.2.1. Передовые методы добычи данных для выявления закономерностей в медицинских изображениях
19.2.2. Стратегии извлечения релевантных характеристик из больших баз данных изображений
19.2.3. Применение методов кластеризации и классификации в записях изображений
19.2.4. Влияние методов интеллектуального анализа данных на улучшение диагностики и лечения

19.3. Алгоритмы машинного обучения в анализе изображений с помощью Google DeepMind Health

19.3.1. Разработка контролируемых и неконтролируемых алгоритмов для медицинских изображений
19.3.2. Инновации в методах машинного обучения для распознавания образов заболеваний
19.3.3. Применение глубокого обучения для сегментации и классификации изображений
19.3.4. Оценка эффективности и точности алгоритмов машинного обучения в клинических исследованиях

19.4. Методы предиктивной аналитики, применяемые в диагностической визуализации с помощью Predictive Oncology

19.4.1. Предиктивные модели для раннего выявления заболеваний по изображениям
19.4.2. Использование предиктивной аналитики для мониторинга и оценки лечения
19.4.3. Внедрение клинических данных и данных визуализации для обогащения прогностических моделей
19.4.4. Проблемы, связанные с внедрением прогностических методов в клиническую практику

19.5. Модели искусственного интеллекта на основе изображений для эпидемиологии с BlueDot

19.5.1. Применение искусственного интеллекта для анализа вспышек эпидемий на основе изображений
19.5.2. Модели распространения заболеваний, представленные с помощью методов визуализации изображений
19.5.3. Корреляция между эпидемиологическими данными и результатами визуализации
19.5.4. Вклад искусственного интеллекта в изучение и контроль пандемий

19.6. Анализ биологических сетей и моделей заболеваний по изображениям

19.6.1. Применение теории сетей в анализе изображений для понимания патологий
19.6.2. Вычислительные модели для моделирования биологических сетей, видимых на изображениях
19.6.3. Интеграция анализа изображений и молекулярных данных для картирования заболеваний
19.6.4. Влияние этих анализов на разработку персонализированных методов лечения

19.7. Разработка инструментов на основе изображений для клинической прогностики

19.7.1. Инструменты искусственного интеллекта для прогнозирования клинических исходов на основе диагностических изображений
19.7.2. Достижения в создании автоматизированных прогностических отчетов
19.7.3. Интеграция прогностических моделей в клинические системы
19.7.4. Оценка и клиническое признание прогностических инструментов на основе ИИ

19.8. Продвинутая визуализация и передача сложных данных с помощью Tableau

19.8.1. Методы визуализации для многомерного представления данных изображений
19.8.2. Интерактивные инструменты для изучения больших наборов данных изображений
19.8.3. Стратегии эффективной передачи сложных результатов с помощью визуализации
19.8.4. Влияние передовой визуализации на медицинское образование и принятие решений

19.9. Безопасность данных и проблемы управления большими данными

19.9.1. Меры безопасности для защиты больших объемов данных медицинской визуализации
19.9.2. Конфиденциальность и этические проблемы при управлении крупномасштабными данными изображений
19.9.3. Технологические решения для безопасного управления большими данными в здравоохранении
19.9.4. Кейс-стади нарушений безопасности и способы их устранения

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

19.10.1. Примеры успешного применения больших данных для диагностики и лечения заболеваний
19.10.2. Кейс-стади по интеграции больших данных в системы здравоохранения
19.10.3. Уроки, извлеченные из проектов больших данных в области биомедицины
19.10.4. Будущие направления и потенциал больших данных в медицине

Модуль 20. Этические и правовые аспекты использования искусственного интеллекта в диагностической визуализации

20.1. Этика применения искусственного интеллекта в диагностической визуализации с помощью набора Ethics and Algorithms Toolkit

20.1.1. Фундаментальные этические принципы использования искусственного интеллекта в диагностике
20.1.2. Управление алгоритмическими предубеждениями и их влияние на точность диагностики
20.1.3. Информированное согласие в эпоху диагностического искусственного интеллекта
20.1.4. Этические проблемы международного внедрения технологий искусственного интеллекта

20.2. Правовые и нормативные аспекты применения искусственного интеллекта в медицинской визуализации с помощью Compliance.ai

20.2.1. Текущая нормативная база для искусственного интеллекта в диагностической визуализации
20.2.2. Соответствие нормам конфиденциальности и защиты данных
20.2.3. Требования к оценке и сертификации алгоритмов искусственного интеллекта в здравоохранении
20.2.4. Юридическая ответственность в случае диагностических ошибок ИИ

20.3. Информированное согласие и этические аспекты использования клинических данных

20.3.1. Обзор процессов информированного согласия, адаптированных к искусственному интеллекту
20.3.2. Информирование пациентов об использовании искусственного интеллекта в их медицинском обслуживании
20.3.3. Прозрачность использования клинических данных для обучения искусственному интеллекту
20.3.4. Уважение автономии пациента при принятии решений на основе искусственного интеллекта

20.4. Искусственный интеллект и ответственность в клинических исследованиях

20.4.1. Распределение ответственности при использовании искусственного интеллекта для диагностики
20.4.2. Последствия ошибок искусственного интеллекта в клинической практике
20.4.3. Страхование и покрытие рисков, связанных с использованием искусственного интеллекта
20.4.4. Стратегии управления инцидентами, связанными с искусственным интеллектом

20.5. Влияние искусственного интеллекта на справедливость и доступ к здравоохранению с помощью AI for Good

20.5.1. Оценка влияния искусственного интеллекта на оказание медицинских услуг
20.5.2. Стратегии обеспечения равного доступа к технологиям ИИ
20.5.3. Искусственный интеллект как инструмент сокращения неравенства в здравоохранении
20.5.4. Тематические исследования по внедрению искусственного интеллекта в условиях ограниченных ресурсов

20.6. Конфиденциальность и защита данных в исследовательских проектах с Duality SecurePlus

20.6.1. Стратегии обеспечения конфиденциальности данных в проектах искусственного интеллекта
20.6.2. Передовые методы анонимизации данных пациентов
20.6.3. Правовые и этические проблемы защиты персональных данных
20.6.4. Влияние нарушений безопасности на общественное доверие и уверенность в себе

20.7. Искусственный интеллект и устойчивость в биомедицинских исследованиях с помощью проекта Green Algorithm

20.7.1. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности и устойчивости научных исследований
20.7.2. Оценка жизненного цикла технологий искусственного интеллекта в здравоохранении
20.7.3. Воздействие инфраструктуры технологий искусственного интеллекта на окружающую среду
20.7.4. Устойчивые практики разработки и внедрения ИИ

20.8. Аудит и объяснение моделей ИИ в клинических условиях с помощью IBM AI Fairness 360

20.8.1. Важность регулярного аудита алгоритмов ИИ
20.8.2. Методы улучшения объяснимости моделей ИИ
20.8.3. Проблемы, связанные с передачей информации о решениях на основе искусственного интеллекта пациентам и врачам
20.8.4. Нормативные акты, регулирующие прозрачность алгоритмов искусственного интеллекта в здравоохранении

20.9. Инновации и предпринимательство в области клинического искусственного интеллекта вместе с Hindsait

20.9.1. Возможности для стартапов в области технологий искусственного интеллекта для здравоохранения
20.9.2. Государственно-частное сотрудничество в области развития ИИ
20.9.3. Проблемы, с которыми сталкиваются предприниматели в сфере регулирования здравоохранения
20.9.4. Истории успеха и опыт предпринимательства в области клинического ИИ

20.10. Этические аспекты международного сотрудничества в области клинических исследований с Глобальным альянсом по геномике и здоровью GA4GH

20.10.1. Этическая координация в международных проектах ИИ
20.10.2. Управление культурными и регуляторными различиями в международном сотрудничестве
20.10.3. Стратегии справедливого включения в глобальные исследования
20.10.4. Проблемы и решения в области обмена данными

Хотите повысить свою безопасность при принятии клинических решений с помощью искусственного интеллекта? Добейтесь этого с помощью этой университетской программы менее чем за год”