Grâce à ce programme 100% en ligne, vous analyserez de manière exhaustive les principes essentiels de l'apprentissage automatique et sa mise en œuvre dans l'analyse des données biomédicales" 

Lors de traitements thérapeutiques, les utilisateurs ont besoin d'être suivis en permanence par des professionnels de la santé pour vérifier l'efficacité des traitements. En ce sens, l'Intelligence Artificielle est utile pour collecter des données en temps réel sur l'état clinique des personnes. En outre, ses outils peuvent détecter des changements même subtils dans la santé pour alerter les spécialistes en cas de besoin. Ainsi, les médecins peuvent appliquer des modifications basées sur les réactions des individus et prévenir de futurs problèmes potentiellement mortels. 

Conscient de son importance, TECH met en œuvre un mastère spécialisé qui abordera en détail les applications spécifiques de l'intelligence artificielle dans le domaine de la Recherche Clinique. Conçu par des experts dans ce domaine, le programme d'études se penchera sur la simulation informatique en biomédecine et sur l'analyse avancée des données cliniques. De cette manière, les experts obtiendront des compétences avancées pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans des situations biomédicales complexes. En outre, le programme mettra l'accent sur les considérations éthiques et juridiques de l'utilisation de l'intelligence artificielle afin que les diplômés développent leurs procédures dans une perspective hautement déontologique. 

Il convient de noter que la méthodologie de ce programme renforce son caractère innovant. TECH offre un environnement éducatif 100 % en ligne, adapté aux besoins des professionnels employés qui cherchent à progresser dans leur carrière professionnelle. Ils seront donc en mesure de planifier individuellement leur emploi du temps et leur calendrier d'évaluation. De même, la formation utilise le système innovant du Relearning, basé sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison de la flexibilité et d'une approche pédagogique solide le rend très accessible. Les professionnels auront également accès à une bibliothèque pleine de ressources audiovisuelles, y compris des infographies et des résumés interactifs. En outre, la formation universitaire comprendra des cas cliniques réels qui rapprocheront le développement du programme au plus près de la réalité des soins médicaux. 

La capacité de l'Intelligence Artificielle à intégrer des données provenant de diverses sources et à prédire les résultats contribuera à rendre votre pratique médicale plus précise et personnalisée" 

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Afin de vous permettre d'atteindre vos objectifs académiques de manière flexible, TECH propose une méthodologie d'apprentissage 100 % en ligne, basée sur un accès libre au contenu et un enseignement personnalisé" 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous souhaitez approfondir la mise en œuvre du Big Data ? Maîtrisez les techniques d'Apprentissage Automatique les plus efficaces grâce à ce mastère spécialisé"

La formation comprend l'analyse des aspects éthiques, juridiques et réglementaires, l'engagement de responsabilité et la sensibilisation aux enjeux contemporains"

Cette formation fournira aux diplômés une connaissance approfondie de l'intelligence artificielle appliquée à la Recherche Clinique. Ainsi, les professionnels seront hautement qualifiés pour relever les défis actuels et futurs dans le domaine médical. En outre, les spécialistes se familiariseront avec les aspects éthiques et innovants qui les aideront à transformer les soins de santé. Ils apprendront également des techniques avancées pour analyser les données médicales, développer des modèles prédictifs pour les essais cliniques et mettre en œuvre des solutions créatives pour personnaliser les traitements. Les experts aborderont efficacement les complexités cliniques grâce à des approches fondées sur les données. 

Vous vous plongerez dans les dernières technologies et les applications les plus révolutionnaires de l'Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique, en utilisant les meilleures ressources multimédias" 

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle 
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données 
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle 
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques 
• Explorer les bases théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning 
• Analyser l'informatique bio-inspirée et sa pertinence dans le développement de systèmes intelligents 
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis 
• Obtenez une vue d'ensemble de la transformation de la Recherche Clinique par l'IA, de ses fondements historiques aux applications actuelles 
• Apprendre des méthodes efficaces pour intégrer des données hétérogènes dans la Recherche Clinique, y compris le traitement du langage naturel et la visualisation avancée des données 
• Acquérir une solide connaissance de la validation des modèles et des simulations dans le domaine biomédical, en explorant l'utilisation de datasets synthétiques et les applications pratiques de l'IA dans la recherche en santé 
• Comprendre et appliquer les technologies de séquençage génomique, l'analyse de données avec l'IA et l'utilisation de l'IA dans l'imagerie biomédicale 
• Acquérir une expertise dans des domaines clés tels que la personnalisation des thérapies, la médecine de précision, les diagnostics assistés par l'IA et la gestion des essais cliniques 
• Acquérir une solide compréhension des concepts du Big Data dans le contexte clinique et se familiariser avec les outils essentiels pour son analyse 
• Plonger dans les dilemmes éthiques, examiner les considérations juridiques, explorer l'impact socio-économique et l'avenir de l'IA dans les soins de santé, et promouvoir l'innovation et l'entrepreneuriat dans le domaine de l'IA clinique 

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle 

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés 
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage en Intelligence Artificielle 
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité pour résoudre des problèmes complexes 
• Analyser l'importance des thésaurus, des vocabulaires et des taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'Intelligence Artificielle 
• Explorer le concept de web sémantique et son influence sur l'organisation et la compréhension de l'information dans les environnements numériques 

Module 2. Types et cycle de vie des données 

• Comprendre les concepts fondamentaux des statistiques et leur application dans l'analyse des données 
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, des données quantitatives aux données qualitatives 
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés 
• Explorer les premières étapes du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données. 
• Étudier les processus de collecte de données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte. 
• Explorer le concept de Datawarehouse en mettant l'accent sur les éléments du Datawarehouse et sur sa conception. 
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux règles de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques 

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle 

• Maîtriser les fondamentaux de la science des données, couvrant les outils, les types et les sources d'analyse de l'information 
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données 
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle 
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification 
• Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques dans la manipulation et le traitement des données, en assurant l'efficacité et la qualité dans la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle 

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation 

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration de données 
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents 
• Développer des compétences pour la préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données en vue de leur utilisation dans l'exploration de données 
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte 
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données 
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle 

• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes 
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace 
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes 
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications 
• Étudier les algorithmes avec Heaps, en analysant leur mise en œuvre et leur utilité pour une manipulation efficace des données 
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, en explorant leur application dans la représentation et la résolution de problèmes impliquant des relations complexes 
• Étudier les algorithmes de type Greedy, comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation 
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios 

Module 6. Systèmes intelligents 

• Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de leur fonctionnement et leur application en Intelligence Artificielle et en génie Logiciel 
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée 
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques 
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents 
• Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, en comprenant leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données 

• Présenter les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique 
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, comprendre leur structure et leurs applications 
• Évaluer les classificateurs en utilisant des techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données 
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique 
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application à l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens 
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour prédire des valeurs numériques à partir de données 
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetés 
• Explorer l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), comprendre comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning 

• Maîtriser les fondamentaux du Deep Learning, comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning 
• Explorer les opérations fondamentales des réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles 
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée 
• Comprendre l'enchaînement efficace des couches et des opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces 
• Utiliser des formateurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux 
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles 
• Réglage fin des hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, optimisant leur performance sur des tâches spécifiques 

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 

• Résoudre les problèmes liés au gradient dans la formation des réseaux neuronaux profonds 
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle 
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement le taux de convergence du modèle 
• Comprendre et traiter le surajustement grâce à des stratégies spécifiques pendant la formation 
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour assurer une formation efficace et efficiente des réseaux neuronaux profonds 
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques 
• Explorer et appliquer les techniques Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles 
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel 
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter l'overfitting dans les réseaux neuronaux profonds 

Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow 

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour une manipulation efficace des données et des calculs 
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow 
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données 
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow 
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés 
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement 
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module 
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow dans des situations réelles 

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence dans le Deep Computer Vision 
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire les caractéristiques clés des images 
• Implémenter des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras 
• Analyser diverses architectures de Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes 
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet à l'aide de la bibliothèque Keras afin d'améliorer l'efficacité et les performances du modèle 
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques 
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer Vision 
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs 
• Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention 

• Développer des compétences en génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) 
• Appliquer les RNN dans la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes 
• Comprendre et appliquer les mécanismes de l'attention dans les modèles de traitement du langage naturel 
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques 
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur 
• Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers Hugging Face pour une mise en œuvre efficace de modèles avancés 
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques 
• Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RNN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel 

Module 13. Autoencodeurs, GANs, et Modèles de Diffusion 

• Développer des représentations de données efficaces en utilisant des Autoencoders, GANs et des Modèles de Diffusion 
• Effectuer une ACP en utilisant un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données 
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés 
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations visuelles efficaces des données 
• Analyser et appliquer l'efficacité des autoencodeurs clairsemés dans la représentation des données 
• Générer des images de mode à partir de l'ensemble de données MNIST à l'aide d’Autoencoders 
• Comprendre le concept des Réseaux Adversoriels Génératifs (GANs) et des Modèles de Diffusion 
• Implémenter et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GANs dans la génération de données 

Module 14. Informatique bio-inspirée 

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée
• Analyser les stratégies d'exploration et d'exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques 
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation 
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif 
• Appliquer la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques 
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée 
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée 

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications 

• Développer des stratégies pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les services financiers 
• Analyser les implications de l'intelligence artificielle dans la fourniture de services de santé 
• Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé 
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité 
• Concevoir des solutions d'intelligence artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique 
• Évaluer la mise en œuvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'éducation 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans la sylviculture et l'agriculture pour améliorer la productivité 
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle 

Module 16. Méthodes et Outils d'IA pour la Recherche Clinique 

• Obtenir une vue d'ensemble de la façon dont l'IA transforme la Recherche Clinique, depuis ses fondements historiques jusqu'aux applications actuelles 
• Mettre en œuvre des méthodes statistiques et des algorithmes avancés dans les études cliniques afin d'optimiser l'analyse des données 
• Concevoir des expériences avec des approches innovantes et effectuer une analyse complète des résultats dans le domaine de la Recherche Clinique 
• Appliquer le traitement du langage naturel pour améliorer la documentation scientifique et clinique dans le contexte de la Recherche 
• Intégrer efficacement des données hétérogènes en utilisant des techniques de pointe pour améliorer la recherche clinique interdisciplinaire 

Module 17. Recherche Biomédicale avec l'IA 

• Acquérir des connaissances solides sur la validation des modèles et des simulations dans le domaine biomédical, en garantissant leur précision et leur pertinence clinique 
• Intégrer des données hétérogènes en utilisant des méthodes avancées pour enrichir l'analyse multidisciplinaire dans la Recherche Clinique 
• Développer des algorithmes d'apprentissage profond pour améliorer l'interprétation et l'analyse des données biomédicales dans les études cliniques 
• Explorer l'utilisation de datasets synthétiques dans les études cliniques et comprendre les applications pratiques de l'IA dans la recherche en santé. 
• Comprendre le rôle crucial de la simulation informatique dans la découverte de médicaments, l'analyse des interactions moléculaires et la modélisation de maladies complexes 

Module 18. Application Pratique de l’Intelligence Artificielle dans la Recherche Clinique 

• Acquérir une expertise dans des domaines clés tels que la personnalisation des thérapies, la médecine de précision, les diagnostics assistés par l'IA, la gestion des essais cliniques et le développement de vaccins 
• Intégrer la robotique et l'automatisation dans les laboratoires cliniques pour optimiser les processus et améliorer la qualité des résultats 
• Explorer l'impact de l'IA sur le microbiome, la microbiologie, les wearables et la surveillance à distance dans les essais cliniques 
• Relever les défis contemporains dans le domaine biomédical, tels que la gestion efficace des essais cliniques, le développement de traitements assistés par l'IA et l'application de l'IA à l'immunologie et aux études de la réponse immunitaire 
• Innover dans les diagnostics assistés par l'IA afin d'améliorer la détection précoce et la précision des diagnostics dans les contextes cliniques et de recherche biomédicale 

Module 19. L'analyse de Big Data et l'apprentissage automatique dans la recherche clinique 

• Obtenir une solide compréhension des concepts fondamentaux du Big Data dans le cadre clinique et se familiariser avec les outils essentiels utilisés pour son analyse 
• Explorer les techniques avancées d'exploration de données, les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et les applications de l'IA en épidémiologie et en santé publique 
• Analyser les réseaux biologiques et les modèles de maladie pour identifier les connexions et les traitements potentiels 
• Aborder la sécurité des données et gérer les défis associés aux grands volumes de données dans la recherche biomédicale 
• Enquêter sur des études de cas qui démontrent le potentiel du Big Data dans la recherche biomédicale 

Module 20. Aspects éthiques, juridiques et futurs de l'IA dans la Recherche Clinique 

• Comprendre les dilemmes éthiques qui se posent lors de l'application de l'IA dans la Recherche Clinique et examiner les considérations juridiques et réglementaires pertinentes dans le domaine biomédical 
• Aborder les défis spécifiques liés à la gestion du consentement éclairé dans les études sur l'IA 
• Étudier comment l'IA peut influencer l'équité et l'accès aux soins de santé 
• Analyser les perspectives d'avenir sur la manière dont l'IA façonnera la Recherche Clinique, en explorant son rôle dans la durabilité des pratiques de recherche biomédicale et en identifiant les possibilités d'innovation et d'entrepreneuriat 
• Aborder de manière exhaustive les aspects éthiques, juridiques et socio-économiques de la Recherche Clinique pilotée par l'IA 

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