Искусственный интеллект (AI) в медицине
25 апреля
4 месяца
Онлайн
Пн/Чт 20:00 Мск
Для кого этот курс?
Для разработчиков Python, а также учёных из медицины, биологии и смежных областей и врачей со знанием Python, которые собираются или уже работают над проектами ИИ в медицине, и которые хотят не только овладеть практическими навыками, но и расширить свои знания на пересечении медицины и информационных технологий в целом.
Необходимые знания
Основы Python для понимания примеров и выполнения домашних заданий
Что даст вам этот курс?
Вы узнаете
- Какие задачи в медицине решаются с помощью ИИ, а какие – имеют высокий потенциал
- Где и почему появляются медицинские данные и какой путь они должны проделать, чтобы стать датасетом
- Какие особенности медицинских данных важны при разметке и как её правильно организовать
- Как не потерять доверие медицинских специалистов, внедряя модель в реальную практику
Вы сможете
- Создавать качественные мультимодальные медицинские датасеты
- Осуществлять техническую поддержку разметки данных
- Применять критическое мышление при выборе и постановке задач
- Ориентироваться в зоопарке современных подходов к машинному обучению
- Уметь анализировать результаты машинного обучения
- Узнаете, почему разметить томограмму лёгких многократно сложнее, чем очертить грузовики на уличных фотографиях
- Научитесь распознавать качественный датасет от некачественного, и применять методики для превращения второго в первый
- Поймёте, почему диагнозов не один, не два, а иногда пять, и научитесь задавать правильные вопросы медикам
Процесс обучения
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.
Оптимальная нагрузка
Возможность совмещать учебу с работойПортфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Трудоустройство
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
- Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда
Обратная связь
Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии
Активное комьюнити
Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов
Программа
Основы медицинской диагностики. Медицинские данные
В этом модуле студенты знакомятся с особенностями получения, хранения, обработки и анализа медицинских данных. Модуль дает расширенную информацию о специфике ИИ в медицине. Основы биофизики, генетики и медицины, структура медицинских систем и психология медицинских работников - все это делает курс уникальным
Тема 1: Введение в искусственный интеллект в медицине
Тема 2: Медицинские данные: источники и классификации
Тема 3: Медицинская визуализация #1
Тема 4: Медицинская визуализация #2 // ДЗ
Тема 5: Сигнальные данные // ДЗ
Тема 6: Электронные истории болезней // ДЗ
Тема 7: Биологические данные // ДЗ
Тема 8: Обзор применения ИИ в медицине
Подготовка данных для машинного обучения
В этом модуле студент знакомится с базовыми принципами и технологиями машинного обучения с уклоном в медицинскую область (с примерами и с наиболее часто встречающимися подходами к машинному обучению в медицине)
Тема 1: Сбор первичных данных // ДЗ
Тема 2: Разметка медицинских данных
Тема 3: Организация разметки данных // ДЗ
Тема 4: Медицинские датасеты для ИИ
Типичные практики применения ИИ в медицине
В этом модуле студент знакомится с типичными кейсами применения ИИ в медицине. В каждом кейсе помимо собственно его описания студенту дается обзор современного состояния проблемы, применяющиеся подходы, и известные коммерческие и некоммерческие продукты, решающие описанную проблему. Для некоторых кейсов преподаватели расскажут собственную историю успехов и провалов, и поделятся лайфхаками
Тема 1: Кейс: Хорошие или плохие «родинки»
Тема 2: Кейс: Детекция патологии на томограммах (срезах)
Тема 3: Кейс: «Дьявол в деталях»: проточная цитофлоуметрия
Тема 4: Кейс: Анализ генетических последовательностей
Тема 5: Кейс: Энцефалограммы и предсказания
Тема 6: Кейс: Виртуальные ассистенты врача
Тема 7: Кейс: «Невидимый нож» в лучевой хирургии
Тема 8: Кейс: Поиск новых лекарственных средств
Валидация и упаковка медицинского ИИ
В этом модуле студент, уже знающий, как собрать данные и какие принципы машинного обучения используются для медицинских задач, знакомится с практикой и сложностями применения ИИ в медицине. Цель: подготовить специалистов, способных не только разрабатывать ИИ-системы в медицине, но и успешно валидировать, регистрировать их, а также обеспечивать соответствие этическим и правовым стандартам
Тема 1: Практика применения ИИ в медицине
Тема 2: Интеграция ИИ в медицинские процессы // ДЗ
Тема 3: Валидация медицинского ИИ
Тема 4: Этика и доверие к медицинскому ИИ // ДЗ
Тема 5: Регистрация ИИ
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проект
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Программа курса составлена в том же порядке, в котором происходит разработка и внедрение модели: от появления данных и формирования чистых и размеченных датасетов до машинного обучения, анализа результатов и выбора моделей. В финальном проекте вы попробуете свои силы во всех перечисленных областях. В качестве основы проекта может быть взята как задача, над которой вы работаете в рамках трудовой занятости, так и вымышленная задача.
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Прошедшие
мероприятия
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Сертификат о прохождении курса
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
В конце прохождения специализации вы получите сертификат OTUS и официальный диплом о получении новой специальности
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
- Получите сертификат об окончании курса
Искусственный интеллект (AI) в медицине
Стоимость в рассрочку
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Оставьте заявку и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно