Курс на Stepik
Обложка курса «Биотех: ИИ в медицине» на Stepik
Бесплатно

Биотех: ИИ в медицине ★ 4.662

Открыть на
STEPIK.ORG

Информатизация не обходит ни одну отрасль общественной жизни. Естественно это коснулось и здравоохранения. Искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети запускают мощный механизм развития на ближайшие годы. Каким образом происходит информатизация этой чисто человеческой сферы и стоит ли опасаться новых вызовов?

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Биотех: ИИ в медицине»Учеников на курсе 5 568
Сертификаты, выданные на курсе «Биотех: ИИ в медицине»Сертификатов выдано 1 399
Отзывы о курсе «Биотех: ИИ в медицине»Отзывов получено 80
Рейтинг курса «Биотех: ИИ в медицине»Рейтинг курса 4.662
Уроки в курсе «Биотех: ИИ в медицине»Количество уроков 33
Тесты в курсе «Биотех: ИИ в медицине»Количество квизов 58
Время прохождения курса «Биотех: ИИ в медицине»Время прохождения курса —
Обновления курса «Биотех: ИИ в медицине»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Биотех: ИИ в медицине»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Биотех: ИИ в медицине»Последнее обновление — ———
4.662 ★
из 5
80 отзывов
★★★★★
67
★★★★★
6
★★★★★
2
★★★★★
3
★★★★★
2
Ростислав Кириллов
Ростислав Кириллов •
★ ★ ★ ★ ★
• 2 недели назад

Отличные курсы. Много полезной информации

Salman Akhter Durrani
Salman Akhter Durrani •
★ ★ ★ ★ ★
• 2 месяца назад

Very Easy to understand... Russian is not my language... I translated by Google. Course Takeaways: Gained a comprehensive foundation in medical AI infrastructure, covering DICOM/NIFTI data standards, UNET encoder-decoder architectures, CNN image analysis, and the deployment roles of frameworks like TensorFlow and PyTorch. New Learnings: Explored real-world medical IT system architectures, including edge versus cloud deployment models for clinical decision-support modules and the regulatory/liability frameworks surrounding AI diagnostics. Highlights: The practical focus on industry-standard tools (Python, TensorFlow, Torch) and their specific deployment use cases (industrial vs. research). Weak Points & Improvements: Some topics would benefit from deeper code-level implementation examples and case studies on handling noisy clinical datasets. Initial Requirements & Selection: Looked for an applied curriculum bridging advanced machine learning frameworks with clinical imaging standards, choosing this course for its direct focus on medical diagnostic systems.

Вы, конечно, очень целеустремленный человек! Спасибо!

Anonymous 767700407
Anonymous 767700407 •
★ ★ ★ ★ ★
• 2 месяца назад

Прошу обновить дату сертификата о прохождении курса на текущий период.Курс пройден повторно, для уточнения некоторых деталей, а также для обновление даты сертификата. Заранее благодарна, с уважением,

Добрый день! Дата сертификата ставится автоматически, посмотрел, я вроде не могу ее менять никак

Денис Сепетов
Денис Сепетов •
★ ★ ★ ★ ★
• 8 месяцев назад

Интересного узнал мало, но за курс безусловно спасибо.

У меня почти готов новый большой материал на большой курс по практическому внедрению ИИ в медицине, скоро тут в новостях сделаю рассылку подробнее спасибо за отзыв!