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Programa do Curso
IA para Modelagem Preditiva em Saúde
- Limpeza e preparação de dados de saúde
- Técnicas de engenharia de características para conjuntos de dados de saúde
- Lidando com dados ausentes e não estruturados
Estudos de Caso em Saúde Apoiados por IA
- Explorando modelos preditivos em saúde
- Construção de modelos preditivos usando aprendizado de máquina
- Avaliando modelos de dados em saúde
Técnicas Avançadas de IA na Saúde
- Implementação de modelos avançados de IA
- Explorando processamento de linguagem natural em saúde
- Sistemas de suporte à decisão orientados por IA na saúde
Pré-processamento de Dados e Engenharia de Características
- Introdução à IA para imagens médicas
- Implementação de modelos de aprendizado profundo para análise de imagem
- Utilização da IA para detectar padrões em imagens médicas
Considerações Éticas na IA para Saúde
- Visão geral das aplicações de IA em saúde
- Configuração Google Colab para projetos de IA em saúde
- Compreendendo conjuntos de dados-chave em saúde
Saúde com IA Image Analysis
- Aplicações da IA no mundo real na área de saúde
- Estudos de caso sobre análises preditivas orientadas por IA
- Análise de imagens médicas com IA em ambientes clínicos
Introdução à IA na Saúde
- Compreendendo o impacto ético da IA na saúde
- Garantindo privacidade e proteção de dados
- Equidade e transparência em modelos de IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Familiaridade com Python programação
- Compreensão dos fundamentos da indústria de saúde
Público-Alvo
- Cientistas de dados atuando na área de saúde
- Profissionais da saúde interessados em IA
- Pesquisadores explorando soluções de saúde impulsionadas por IA
14 Horas