Vous analyserez comment l'IA interprète les données génétiques pour concevoir des stratégies thérapeutiques spécifiques, grâce à ce programme 100% en ligne" 

L'analyse des Big Data améliore considérablement les soins médicaux et la recherche dans le domaine de la santé. Ces systèmes avancés permettent aux experts de personnaliser les traitements. Les informations relatives aux patients, telles que les antécédents médicaux, la génétique et le mode de vie, sont utilisées pour adapter les plans de traitement et les médicaments de manière individuelle. En outre, ces outils contribuent au suivi continu des patients en dehors du cadre clinique, ce qui est particulièrement bénéfique pour les utilisateurs souffrant de maladies chroniques. Ainsi, les ressources de l'IA contribuent au développement de procédures d'approche plus efficaces et de soins plus sûrs. 

C'est pour cette raison que TECH a conçu un Mastère Spécialisé qui se penchera sur l'analyse des Big Data et de l'Apprentissage Automatique en Recherche Clinique. Le programme d'études abordera des aspects tels que l'Exploration de données dans les dossiers cliniques et biomédicaux, tout en se concentrant sur les algorithmes et en fournissant des techniques d'analyse prédictive. En outre, la formation explorera les interactions qui se produisent dans les réseaux biologiques pour l'identification des modèles de maladie. En outre, le programme d'études accordera une attention particulière aux facteurs éthiques et juridiques de l'IA dans le contexte médical. De cette manière, les diplômés acquerront une conscience responsable dans l'exécution de leurs procédures. 

Il convient de noter que, pour consolider tous ces contenus, TECH s'appuie sur la méthodologie révolutionnaire du Relearning. Ce système d'enseignement est basé sur la réitération de concepts clés afin de consolider une compréhension optimale. La seule exigence pour les étudiants est de disposer d'un appareil électronique (tel qu'un téléphone portable, un ordinateur ou une tablette) connecté à Internet, afin d'accéder au Campus Virtuel et de consulter les contenus à tout moment. Ils apprendront dans le confort de leur propre maison, oubliant la présence en face à face et les horaires préétablis. 

Vous maîtriserez les Datasets TensorFlow pour le chargement des données et réaliserez un pré-traitement efficace des données médicales grâce à ce programme" 

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Pratique 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 

Vous serez à la pointe du domaine médical! Ce programme fusionne l'excellence clinique avec la révolution technologique de l’Apprentissage Automatique" 

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle dans cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés et d'organismes de premier plan de sociétés de référence et d'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.

La structure modulaire du programme vous permettra une progression cohérente des fondamentaux aux applications les plus avancées"

Oubliez la mémorisation! Avec le système du Relearning vous intégrerez les concepts de manière naturelle et progressive"

Ce mastère spécialisé fera des étudiants de véritables leaders, capables de relever les défis actuels et futurs de la Médecine. Les diplômés auront une compréhension approfondie de l'IA, ce qui contribuera à développer des solutions innovantes pour transformer les soins médicaux. Ainsi, les professionnels appliqueront des techniques d'analyse des données médicales, le développement de modèles prédictifs pour les essais cliniques et la mise en œuvre de solutions innovantes pour la personnalisation des traitements.

Mettez à jour votre pratique clinique quotidienne pour être à la pointe de la révolution technologique dans le domaine de la santé, en contribuant à l'avancement de la Pratique Clinique"

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. Diagnostic dans la Pratique Clinique grâce à l'Intelligence Artificielle 

• Analyser de manière critique les avantages et les limites de l'IA dans le domaine de la santé 
• Identifier les pièges potentiels, en fournissant une évaluation éclairée de son application dans des contextes cliniques 
• Reconnaître l'importance de la collaboration entre les disciplines pour développer des solutions d'IA efficaces 
• Développer des compétences pour appliquer les outils d'IA dans le contexte clinique, en se concentrant sur des aspects tels que le diagnostic assisté, l'analyse des images médicales et l'interprétation des résultats 
• Identifier les pièges potentiels dans l'application de l'IA aux soins de santé, en fournissant un point de vue éclairé sur son utilisation en milieu clinique 

Module 17. Traitement et prise en charge du patient par l'IA 

• Interpréter les résultats pour la création éthique de datasets et l'application stratégique dans les urgences sanitaires 
• Acquérir des compétences avancées dans la présentation, la visualisation et la gestion des données de santé de l'IA 
• Acquérir une perspective globale des tendances émergentes et des innovations technologiques dans le domaine de l'IA appliquée aux soins de santé 
• Développer des algorithmes d'IA pour des applications spécifiques telles que la surveillance de la santé, en facilitant la mise en œuvre effective des solutions dans la pratique médicale 
• Concevoir et mettre en œuvre des traitements médicaux individualisés en analysant les données cliniques et génomiques des patients à l'aide de l'IA 

Module 18. Personnalisation de la santé grâce à l'IA 

• Approfondir les tendances émergentes de l'IA appliquée à la personnalisation des soins de santé et leur impact futur 
• Définir les applications de l'IA pour personnaliser les traitements médicaux, de l'analyse génomique à la gestion de la douleur 
• Différencier les algorithmes d'IA spécifiques pour le développement d'applications liées à la conception de médicaments ou à la robotique chirurgicale 
• Définir les tendances émergentes en matière d'IA appliquée à la santé personnalisée et leur impact futur 
• Promouvoir l'innovation par la création de stratégies visant à améliorer les soins médicaux 

Module 19. Analyse des Big Data dans le secteur de la santé avec l'IA 

• Acquérir de solides connaissances dans la collecte, le filtrage et le prétraitement des données médicales 
• Développer une approche clinique basée sur la qualité et l'intégrité des données dans le contexte de la réglementation sur la protection de la vie privée 
• Appliquer les connaissances acquises dans des cas d'utilisation et des applications pratiques, permettant de comprendre et de résoudre les défis spécifiques du secteur, de l'analyse de texte à la visualisation des données et à la sécurité des informations médicales 
• Définir les techniques de Big Data spécifiques au secteur de la santé, y compris l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'analyse 
• Employer des procédures Big Data pour suivre et surveiller la propagation des maladies infectieuses en temps réel afin de réagir efficacement aux épidémies 

Module 20. Éthique et réglementation de l'IA médicale 

• Comprendre les principes éthiques fondamentaux et les réglementations juridiques applicables à la mise en œuvre de l'IA en médecine 
• Maîtriser les principes de la gouvernance des données 
• Comprendre les cadres réglementaires internationaux et locaux 
• Assurer la conformité réglementaire dans l'utilisation des données et des outils de l'IA dans le secteur de la santé 
• Développer des compétences pour concevoir des systèmes d'IA centrés sur l'humain, en promouvant l'équité et la transparence dans l'apprentissage automatique 

Profitez du contenu académique le plus récent sur la scène éducative, disponible dans des formats multimédias innovants pour optimiser votre étude"