This course is a capstone assignment requiring you to apply the knowledge and skill you have learnt throughout the specialization. In this course you will choose one of the areas and complete the assignment to pass.
Capstone Assignment - CDSS 5
Capstone Assignment - CDSS 5
Ce cours fait partie de Spécialisation Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
Instructeur : Fani Deligianni
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Health Informatics
- Catégorie : Healthcare Ethics
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, permutation feature importance is implemented and applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied both on logistic regression and on an LSTM model. The explanations derived are global explanations of the model.
Inclus
3 lectures1 devoir
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, LIME is applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied on both logistic regression and an LSTM model . The explanations derived are local explanations of the model.
Inclus
2 lectures1 devoir
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, GradCam is implemented and applied on an LSTM model that predicts mortality based on MIMIC-III extracted datasets. The explanations derived are local explanations of the model.
Inclus
1 lecture1 devoir
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