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"

Эта программа даст врачам исчерпывающие знания о применении технологий искусственного интеллекта в диагностической визуализации. Студенты также получат передовые навыки использования новых технологий, таких как добыча данных, большие данные или глубокое обучение, в клинической практике. Медицинские работники также будут работать с такими инструментами, как конволюционные нейронные сети, для интерпретации медицинских изображений различных модальностей. Таким образом, специалисты будут выявлять аномалии в полученных визуализационных тестах и смогут ставить более точные диагнозы, чтобы улучшить выздоровление пациентов.

Вы будете использовать искусственный интеллект для автоматизации рутинных задач, таких как выявление аномалий в больших объемах изображений, что позволит вам сосредоточиться на самых сложных клинических случаях”

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Исследовать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем
• Развивать навыки использования и применения передовых инструментов искусственного интеллекта в интерпретации и анализе медицинских изображений, повышая точность диагностики
• Внедрять решения на основе искусственного интеллекта, позволяющие автоматизировать процессы и персонализировать диагнозы
• Применять методы добычи данных и предиктивной аналитики для принятия научно обоснованных клинических решений
• Приобретать исследовательские навыки, которые позволят специалистам внести вклад в развитие искусственного интеллекта в области медицинской визуализации

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определяя основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

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

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей

Модуль 9. Обучение в области глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей

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

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN , и диффузионные модели

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных алгоритмах

Модуль 15. Искусственный интеллект: стратегии и применения

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта

Модуль 16. Инновации искусственного интеллекта в диагностической визуализации

• Освоить такие инструменты, как IBM Watson Imaging и NVIDIA Clara, для автоматической интерпретации клинических тестов
• Получить навыки проведения клинических экспериментов и анализа результатов с использованием искусственного интеллекта с упором на повышение точности диагностики

Модуль 17. Расширенное применение искусственного интеллекта в исследованиях и анализе медицинских изображений

• Проводить наблюдательные исследования в области визуализации с помощью искусственного интеллекта, эффективно проверяя и калибруя модели
• Интегрировать данные медицинской визуализации с другими биомедицинскими источниками, используя такие инструменты, как Enlitic Curie, для проведения междисциплинарных исследований

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

• Получить навыки персонализации диагнозов с помощью искусственного интеллекта, сопоставляя результаты визуализации с геномными данными и другими биомаркерами
• Освоить автоматизацию получения и обработки медицинских изображений, применяя передовые технологии искусственного интеллекта

Модуль 19. Большие данные и предиктивная аналитика в медицинской визуализации

• Управлять большими объемами данных с помощью методов добычи данных и алгоритмов машинного обучения
• Создавать инструменты клинического прогнозирования на основе анализа больших данных для оптимизации клинических решений

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

• Иметь целостное представление о нормативных и деонтологических принципах, регулирующих использование искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, включая такие аспекты, как информированное согласие
• Уметь проводить аудит моделей искусственного интеллекта, используемых в клинической практике, обеспечивая их прозрачность и подотчетность при принятии медицинских решений

Вы получите ценные уроки, решая реальные клинические случаи в симулированной учебной среде”