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Temario del curso
Inteligencia artificial para el modelado predictivo en la salud
- Limpieza y preparación de datos de salud
- Técnicas de ingeniería de características para conjuntos de datos de salud
- Manejo de datos faltantes y no estructurados
Estudios de caso de inteligencia artificial en la salud
- Exploración de modelos predictivos en el sector de la salud
- Construcción de modelos predictivos utilizando aprendizaje automático
- Evaluación de modelos de datos de salud
Técnicas avanzadas de inteligencia artificial en la salud
- Implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial
- Exploración del procesamiento del lenguaje natural en la salud
- Sistemas de soporte a la decisión impulsados por inteligencia artificial en la salud
Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
- Introducción a la inteligencia artificial para imágenes médicas
- Implementación de modelos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes
- Uso de inteligencia artificial para detectar patrones en imágenes médicas
Consideraciones éticas en la inteligencia artificial para la salud
- Panorama general de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la salud
- Configuración de Google Colab para proyectos de inteligencia artificial en la salud
- Comprensión de conjuntos de datos clave en el sector de la salud
Análisis de imágenes médicas con inteligencia artificial
- Aplicaciones reales de inteligencia artificial en la salud
- Estudios de caso sobre análisis predictivo impulsado por inteligencia artificial
- Análisis de imágenes médicas con inteligencia artificial en entornos clínicos
Introducción a la inteligencia artificial en la salud
- Comprensión del impacto ético de la inteligencia artificial en la salud
- Garantía de privacidad y protección de datos
- Equidad y transparencia en los modelos de inteligencia artificial
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Comprensión de los fundamentos de la industria de la salud
Público objetivo
- Científicos de datos que trabajan en el sector de la salud
- Profesionales de la salud interesados en la inteligencia artificial
- Investigadores que exploran soluciones de salud impulsadas por inteligencia artificial
14 Horas