金融への応用を伴う数学のトピック
Open Academy
このコースでは、金融業界に不可欠な数学的概念と手法を、理論的な数学と実用的な応用を組み合わせて探究します。学習者は、MITの数学者や業界の専門家の指導のもと、線形代数、確率、統計、確率過程などのトピックを学びます。
Beginner
Statistics, Probability and Statistics, probability
このコースでは、医療分野における機械学習を紹介し、臨床データの特徴や、機械学習を通じたリスク分類、疾患進行モデリング、精密医療、診断、サブタイプ発見、および臨床ワークフローの改善について学習します。
4名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限
臨床データを分析し、解釈する能力
機械学習モデルを医療問題に適用する技術
精密医療に関連する最新動向の理解
MIT OpenCourseWare
医療の未来を切り拓く技術
医療分野で機械学習の必要性を感じていても、何から始めればよいか分からず途方に暮れることがよくあります。臨床データは複雑であり、それを効果的に活用する方法を知らなければ、大きな困難に直面する可能性があります。このコースでは、機械学習が医療にどのように適用されるかを学びます。
機械学習の基本概念から始まり、臨床データの特徴とそれを活用した様々な応用事例を扱います。実際の臨床データを使用したプロジェクトや、ボストン地域の臨床医による特別講演を通じて、実践的な経験を積むことができます。このコースを通じて、医療データ分析に慣れることができるでしょう。
講義動画 ・ 全25本
1. What Makes Healthcare Unique?
2. Overview of Clinical Care
3. Deep Dive Into Clinical Data
4. Risk Stratification, Part 1
5. Risk Stratification, Part 2
6. Physiological Time-Series
教授陣
元講義
学習対象は
誰でしょう?
医療データ分析に対する理解が不足している人
機械学習を医療に応用したい研究者
精密医療に関心はあるが、方法が分からない専門家
前提知識、
必要でしょうか?
機械学習の基本概念に対する理解
医療データの特性に関する基礎知識
統計学およびデータ分析に関する基礎知識
1,685
受講生
9
受講レビュー
4.8
講座評価
111
講座
"言語が学習の障壁にならないように。"
世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。
全体
28件 ∙ (31時間 13分)
講座資料(こうぎしりょう):
4. 1. ヘルスケアをユニークにしているものは何か?
01:10:42
5. 2. 臨床ケアの概要
01:20:08
6. 3. 臨床データのディープダイブ(詳細分析)
01:23:26
7. 4. リスク層別化、パート1
01:12:44
8. 5. リスク層別化、パート2
01:20:08
9. 6. 生理学的時系列データ
01:21:00
10. 7. 自然言語処理 (NLP)、パート1
01:15:38
11. 8. 自然言語処理 (NLP)、パート 2
01:23:24
12. 9. テクノロジーの臨床への導入
01:22:46
13. 10. 心臓画像診断への機械学習の応用
01:21:22
14. 11. 鑑別診断
01:20:16
15. 12. 病理学のための機械学習
55:33
17. 14. 因果推論、パート1
01:18:43
18. 15. 因果推論、パート2
01:02:16
19. 16. 強化学習、パート1
01:17:07
20. 17. 強化学習、パート2
55:12
21. 18. 疾患進行モデリングとサブタイピング、パート1
01:21:10
22. 19. 疾患進行モデリングとサブタイピング、パート2
01:12:29
23. 20. 精密医療(Precision Medicine)
01:24:50
24. 21. 臨床ワークフローの自動化
01:20:27
25. 22. 米国における機械学習/人工知能の規制
01:21:17
26. 23. 公平性
01:17:55
27. 24. データセットシフトに対する堅牢性
01:15:15
28. 25. 解釈可能性
01:18:41
無料
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!