Kursus IHB0002 Sügavõpe tervishoius on loodud selleks, et tutvustada õppijatele sügavõppe tehnoloogiaid ja nende rakendamist meditsiini ja tervishoiu valdkonnas. See kursus annab ülevaate sügavõppe meetoditest, sealhulgas sügavatest närvivõrkudest, konvolutsiooni närvivõrkudest ja transformerite arhitektuuridest, ning selgitab, kuidas neid meetodeid saab kasutada tervishoiu olulistes valdkondades nagu haiguste diagnoosimine, ravimite avastamine, patsientide andmete analüüs ja palju muud.
Kursus on suunatud nii algajatele kui ka neile, kellel on eelnev kokkupuude programmeerimisega, eriti Pythoni keelega. Kuigi varasem programmeerimiskogemus Pythonis on kasulik, ei ole see kursusele registreerumise eelduseks. Kursuse materjalid ja praktikumid on hoolikalt kavandatud algajate tasemelt alustamiseks, pakkudes sissejuhatust arvulistesse funktsioonidesse ja andmeanalüüsi, et õppijad saaksid kindla arusaama ja praktilised oskused sügavõppe meetodite rakendamiseks.
Praktikumide käigus õpivad osalejad, kuidas:
- Töötada välja ja koolitada sügavaid närvivõrke Pythoni abil, kasutades populaarseid teekide nagu TensorFlow, PyTorch ja Huggingface.
- Mõista sügavõppe mudelite treenimise, valideerimise ja testimise protsesse.
- Mõista, kuidas kasutada andmete augmenteerimise tehnikaid sildistatud andmete puudulikkuse probleemide lahendamiseks, mis on eriti oluline meditsiiniliste andmekogumite puhul, kus kvaliteetsete ja mitmekesiste sildistatud näidete saamine võib olla keeruline.
Lisaks tehnilistele oskustele rõhutab kursus eetilisi kaalutlusi ja privaatsuse tagamist tervishoiuandmete töötlemisel, pakkudes õppijatele terviklikku vaadet sügavõppe rakendamisele tervishoius.
Kursuse edukal läbimisel on õppijad omandanud vajalikud teadmised ja oskused sügavõppe meetodite rakendamiseks tervishoiu valdkonnas, mis avab uksi karjäärivõimalustele biotehnoloogia, farmaatsia, meditsiinitehnika ja tervishoiu IT alal.
- Õpetaja/Teacher: Elli Valla