Grâce à ce programme 100% en ligne, vous maîtriserez les principaux outils de l'Intelligence Artificielle et les utiliserez pour optimiser la qualité de vos analyses cliniques’’

Un rapport récent de l'Organisation Mondiale de la Santé prévoit que le fardeau mondial des maladies chroniques va s'alourdir dans les années à venir. Face à cette situation, l'organisation invite les médecins à utiliser les outils les plus précis et les plus efficaces pour un diagnostic précoce. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle est un outil utile pour l'identification précoce de pathologies telles que le cancer du poumon, l'Insuffisance Cardiaque et même la maladie d'Alzheimer. D'où l'importance pour les professionnels d'intégrer des techniques avancées telles que le Deep Learning, l'Apprentissage Profond ou l'Informatique Bio-inspirée dans leur pratique clinique quotidienne afin de réduire les erreurs de diagnostic et de personnaliser le traitement des usagers.

Dans ce contexte, TECH développe un programme pionnier en Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique. Conçu par des références dans le domaine, le programme d'études approfondira les principes fondamentaux des Réseaux Neuronaux et des algorithmes génétiques. Dans cette optique, le matériel de formation fournira les clés pour appliquer les techniques de Data Mining les plus sophistiquées. Les spécialistes acquerront ainsi des compétences avancées pour améliorer la précision de la détection des maladies et des conditions médicales, ce qui leur permettra de poser des diagnostics plus précis. En outre, le programme couvrira également en profondeur l'utilisation de modèles Informatiques Bio-inspirés afin que les médecins puissent les appliquer à la résolution de problèmes cliniques complexes et à l'optimisation des traitements cliniques.

TECH offre un environnement académique 100% en ligne qui répond aux besoins des médecins cherchant à faire progresser leur carrière. De même, elle utilise sa méthodologie disruptive Relearning, basée sur la répétition de concepts clés pour verrouiller les connaissances avec efficacité et immédiateté. En outre, les experts n'auront besoin que d'un appareil doté d'un accès à Internet (téléphone portable, ordinateur ou tablette) pour accéder au Campus Virtuel et vivre une expérience qui leur permettra d'élargir considérablement leurs horizons professionnels.

Un plan d'étude intensif qui vous donne l'occasion d'actualiser vos connaissances dans un scénario réel, avec la rigueur scientifique maximale d'une institution à la pointe de la technologie’’

Ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique 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
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques permettant de réaliser 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 au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous utiliserez les Réseaux Neuronaux Convolutifs pour adapter les traitements aux besoins spécifiques des patients et améliorer de manière significative leur pronostic’’

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 acquerrez des compétences avancées pour évaluer la précision, la validité et l'applicabilité clinique des modèles d'Intelligence Artificielle dans le domaine médical"

Les résumés interactifs de chaque module vous permettront de consolider les concepts du Traitement du Langage Naturel de manière plus dynamique"

Le matériel pédagogique qui compose ce programme universitaire a été conçu par des spécialistes de l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans des contextes cliniques. Grâce à cela, le parcours académique approfondira la manipulation de divers outils émergents tels que le Deep Learning, les Réseaux Neuronaux Profonds ou le Traitement du Langage Naturel. Les diplômés développeront ainsi des compétences avancées pour intégrer ces instruments dans leur pratique de routine et pour analyser les résultats des tests d'imagerie de manière exhaustive. En outre, cela permettra aux médecins d'optimiser la précision de leurs diagnostics et de personnaliser les traitements afin de contribuer au bien-être général des patients.

Vous utiliserez les techniques les plus sophistiquées du Big Data pour détecter à un stade précoce des pathologies sévères comme le Cancer et vous concevrez des plans thérapeutiques individualisés pour optimiser la guérison des utilisateurs’’

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'intelligence artificielle?
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'intelligence artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et élagage Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle de calcul
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaire
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation des connaissances: web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.2. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et assistants virtuels

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégrations: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développement: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Créer une personnalité: langage, expressions et contenu
1.10.3. Tendances de l'intelligence artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types de données et cycle de vie des données

2.1. Statistiques

2.1.1. Statistiques: statistiques descriptives, inférences statistiques
2.1.2. Population, échantillon, individu
2.1.3. Variables: définition, échelles de mesure

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

2.3.1. Étape de cycle
2.3.2. Les étapes du cycle
2.3.3. Les principes du FAIR

2.4. Les premières étapes du cycle

2.4.1. Définition des objectifs
2.4.2. Détermination des besoins en ressources
2.4.3. Diagramme de Gantt
2.4.4. Structure des données

2.5. Collecte des données

2.5.1. Méthodologie de collecte
2.5.2. Outils de collecte
2.5.3. Canaux de collecte

2.6. Nettoyage des données

2.6.1. Phases du nettoyage des données
2.6.2. Qualité des données
2.6.3. Manipulation des données (avec R)

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

2.7.1. Mesures statistiques
2.7.2. Indices de ratios
2.7.3. Extraction de données

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Conception
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires

2.10.1. Loi sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des Données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisé

3.8.1. Modèles non supervisé
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisé

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisé
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle
3.10.3. Outils utiles

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

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives vs Inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5. Bruit dans les données

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

4.8.1. Sélection des données
4.8.2. Perspectives et critères de sélections
4.8.3. Méthodes de sélection

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances
4.9.2. Sélection des prototypes
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

5.1.1. Récursion
5.1.2. Diviser pour mieux régner
5.1.3. Autres stratégies

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure
5.2.3. Mesure du temps d'exécution
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas
5.2.5. Notation asymptotique
5.2.6. Critères d'Analyse mathématique des algorithmes non récursifs
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri
5.3.2. Triage des bulles
5.3.3. Tri par sélection
5.3.4. Triage par insertion
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort)
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort)

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre
5.4.2. Arbres binaires
5.4.3. Allées d'arbres
5.4.4. Représentation des expressions
5.4.5. Arbres binaires ordonnés
5.4.6. Arbres binaires équilibrés

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps
5.5.2. L'algorithme Heapsort
5.5.3. Files d'attente prioritaires

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation
5.6.2. Voyage en largeur
5.6.3. Profondeur de déplacement
5.6.4. Disposition topologique

5.7. Algorithmes Greedy

5.7.1. La stratégie Greedy
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy
5.7.3. Change de devises
5.7.4. Le problème du voyageur
5.7.5. Problème de sac à dos

5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal
5.8.2. Arcs et cycles négatifs
5.8.3. Algorithme de Dijkstra

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal
5.9.2. L'algorithme de Prim
5.9.3. L'algorithme de Kruskal
5.9.4. Analyse de la complexité

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents

6.1.1. Histoire du concept
6.1.2. Définition d’agent
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle
6.1.4. Les agents en génie de Software

6.2. Architectures des agents

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent
6.2.2. Agents réactifs
6.2.3. Agents déductifs
6.2.4. Agents hybrides
6.2.5. Comparaison

6.3. Information et connaissance

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances
6.3.2. Évaluation de la qualité des données
6.3.3. Méthode de capture des données
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances

6.4. Représentation des connaissances

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance
6.4.2. Définition de la représentation des connaissances à travers leurs rôles
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance

6.5. Ontologies

6.5.1. Introduction aux Métadonnées
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie
6.5.3. Concept informatique d'ontologie
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur
6.5.5. Comment construire une ontologie?

6.6. Langages d'ontologie et logiciels de création d'ontologies

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies
6.6.6. Installation et utilisation du Protégé

6.7. Le web sémantique

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique
6.7.2. Applications du web sémantique

6.8. Autres modèles de représentation des connaissances

6.8.1. Vocabulaire
6.8.2. Vision globale
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thésaurus
6.8.5. Folksonomies
6.8.6. Comparaison
6.8.7. Cartes mentales

6.9. Évaluation et intégration des représentations des connaissances

6.9.1. Logique d'ordre zéro
6.9.2. Logique de premier ordre
6.9.3. Logique descriptive
6.9.4. Relations entre les différents types de logique
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et systèmes experts

6.10.1. Concept de raisonneur
6.10.2. Application d’un raisonneur
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance
6.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts
6.10.6. Création de Systèmes Experts

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

7.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé

7.2. Exploration et prétraitement des données

7.2.1. Traitement des données
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données
7.2.3. Types de données
7.2.4. Transformations de données
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles
7.2.7. Mesures de corrélation
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions

7.3. Arbres de décision

7.3.1. Algorithme ID
7.3.2. Algorithme C
7.3.3. Surentraînement et taillage
7.3.4. Analyse des résultats

7.4. Évaluation des classificateurs

7.4.1. Matrices de confusion
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique
7.4.3. Statistique de Kappa
7.4.4. La courbe ROC

7.5. Règles de classification

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles
7.5.2. Introduction à la représentation graphique
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle

7.6. Réseaux neuronaux

7.6.1. Concepts de base
7.6.2. Réseaux neuronaux simples
7.6.3. Algorithme de Backpropagation
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents

7.7. Méthodes bayésiennes

7.7.1. Concepts de base des probabilités
7.7.2. Théorème de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens

7.8. Modèles de régression et de réponse continue

7.8.1. Régression linéaire simple
7.8.2. Régression linéaire multiple
7.8.3. Régression logistique
7.8.4. Arbres de régression
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM)
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement

7.9. Clustering

7.9.1. Concepts de base
7.9.2. Clustering hiérarché
7.9.3. Méthodes probabilistes
7.9.4. Algorithme EM
7.9.5. Méthode B-Cubed
7.9.6. Méthodes implicites

7.10. Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP)

7.10.1. Concepts de base
7.10.2. Création du corpus
7.10.3    Analyse descriptive
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments

Module 8. Les réseaux neuronaux, la base du Deep Learning

8.1. Apprentissage profond

8.1.1. Types d'apprentissage profond
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond

8.2. Opérations

8.2.1. Somme
8.2.2. Produit
8.2.3. Transfert

8.3. Couches

8.3.1. Couche d'entrée
8.3.2. Couche cachée
8.3.3. Couche de sortie

8.4. Liaison des couches et opérations

8.4.1. Conception des architectures
8.4.2. Connexion entre les couches
8.4.3. Propagation vers l'avant

8.5. Construction du premier réseau neuronal

8.5.1. Conception du réseau
8.5.2. Établissement des poids
8.5.3. Entraînement du réseau

8.6. Entraîneur et optimiseur

8.6.1. Sélection de l'optimiseur
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte
8.6.3. Établissement d'une métrique

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux

8.7.1. Fonctions d'Activation
8.7.2. Propagation à rebours
8.7.3. Paramétrage

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels
8.8.3. Établissement de relations entre les deux

8.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras

8.9.1. Définition de la structure du réseau
8.9.2. Compilation du modèle
8.9.3. Formation au modèle

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation
8.10.2. Réglage du Learning rate
8.10.3. Réglage des poids

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
9.1.2. Gradients stochastiques
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.2.2. Extraction de caractéristiques
9.2.3. Apprentissage profond

9.3. Optimisateurs

9.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
9.3.3. Optimiseurs de moment

9.4. Programmation du taux de d'apprentissage

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
9.4.2. Cycles d'apprentissage
9.4.3. Termes de lissage

9.5. Surajustement

9.5.1. Validation croisée
9.5.2. Régularisation
9.5.3. Mesures d'évaluation

9.6. Lignes directrices pratiques

9.6.1. Conception de modèles
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
9.6.3. Tests d'hypothèses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.7.2. Extraction de caractéristiques
9.7.3. Apprentissage profond

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformation d’image
9.8.2. Génération de données synthétiques
9.8.3. Transformation de texte

9.9. Application pratique du Transfer Learning

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.9.2. Extraction de caractéristiques
9.9.3. Apprentissage profond

9.10. Régularisation

9.10.1. L et L
9.10.2. Régularisation par entropie maximale
9.10.3. Dropout

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

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow

10.2. TensorFlow et NumPy

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
10.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow
10.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

10.6. L'API tf.data

10.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données
10.6.2. Construction des flux de données avec tf.data
10.6.3. Utilisation de l'API tf.data pour l’entrainement des modèles

10.7. Le format TFRecord

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
10.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

10.8. Couches de prétraitement Keras

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
10.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

10.9. Le projet TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow

10.10.1. Application Pratique
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow
10.10.3. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex

11.1.1. Fonctions du cortex visuel
11.1.2. Théorie de la vision computationnelle
11.1.3. Modèles de traitement des images

11.2. Couches convolutives

11.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
11.2.2. Convolution D
11.2.3. Fonctions d'Activation

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

11.3.1. Pooling et Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Types de Pooling

11.4. Architecture du CNN

11.4.1. Architecture du VGG
11.4.2. Architecture AlexNet
11.4.3. Architecture ResNet

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet- à l'aide de Keras

11.5.1. Initialisation des poids
11.5.2. Définition de la couche d'entrée
11.5.3. Définition de la sortie

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

11.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

11.7.1. Apprentissage par transfert
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

11.8. Classification et Localisation en Deep Computer Vision

11.8.1. Classification des images
11.8.2. Localisation d'objets dans les images
11.8.3. Détection d'objets

11.9. Détection et suivi d'objets

11.9.1. Méthodes de détection d'objets
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation

11.10. Segmentation sémantique

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
11.10.2. Détection des bords
11.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

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

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN

12.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
12.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
12.1.3. Applications de génération de texte avec RNN

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
12.2.3. Nettoyage et transformation des données
12.2.4. Analyse des Sentiments

12.3. Classement des opinions avec RNN

12.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires
12.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

12.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

12.5. Mécanismes de l’attention

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

12.6. Modèles Transformers

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
12.6.3. Avantages des modèles Transformers

12.7. Transformers pour la vision

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
12.7.3. Entrainement de modèle Transformers pour la vision

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
12.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

12.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et Atención Application Pratique

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
12.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
12.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 13. Autoencodeurs, GAN, et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité
13.1.2. Apprentissage profond
13.1.3. Représentations compactes

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

13.2.1. Processus d'apprentissage
13.2.2. Implémentation Python
13.2.3. Utilisation des données de test

13.3. Codeurs automatiques empilés

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds
13.3.2. Construction d'architectures de codage
13.3.3. Utilisation de la régularisation

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

13.4.1. Conception du modèle convolutionnels
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
13.4.3. Évaluation des résultats

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

13.5.1. Application de filtres
13.5.2. Conception de modèles de codage
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

13.6. Codeurs automatiques dispersés

13.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

13.7. Codeurs automatiques variationnels

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé
13.7.3. Représentations latentes profondes

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

13.8.1. Reconnaissance des formes
13.8.2. Génération d'images
13.8.3. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

13.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion

13.9.1. Génération de contenu à partir d'images
13.9.2. Modélisation des distributions de données
13.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

13.10. Implémentation des modèles

13.10.1. Application Pratique
13.10.2. Implémentation des modèles
13.10.3. Utilisation de données réelles
13.10.4. Évaluation des résultats

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

14.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis
14.2.3. Informatique en nuage de particules

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

14.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

14.5.1. Stratégies évolutives
14.5.2. Programmation évolutive
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

14.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA)
14.6.2. Programmation génétique

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances

14.8. Problèmes multi-objectifs

14.8.1. Concept de dominance
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs

14.9. Réseaux neuronaux (I)

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux

14.10. Réseaux neuronaux (II)

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications

15.1. Services financiers

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis
15.1.2. Cas d'utilisation
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé

15.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis
15.2.2. Cas d'utilisation

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail.. Opportunités et défis
15.4.2. Cas d'utilisation
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.5. Industrie

15.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis
15.5.2. Cas d'utilisation

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie

15.6.1. Cas d'utilisation
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.7. Administration publique

15.7.1. Implications de l'IA dans l'Administration Publique. Opportunités et défis
15.7.2. Cas d'utilisation
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.8. Éducation

15.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis
15.8.2. Cas d'utilisation
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.9. Sylviculture et agriculture

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis
15.9.2. Cas d'utilisation
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.10. Ressources Humaines

15.10.1. Implications de l'IA pour les Ressources Humaines. Opportunités et défis
15.10.2. Cas d'utilisation
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

Module 16. Innovations de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique

16.1. Technologies et outils d'Intelligence Artificielle en Imagerie Diagnostique avec IBM Watson Imaging Clinical Review

16.1.1. Plateformes logicielles de pointe pour l'analyse d'images médicales
16.1.2. Outils de Deep Learning spécifiques à la Radiologie
16.1.3. Innovations en matière de matériel pour accélérer le traitement des images
16.1.4. Intégration des systèmes d'intelligence artificielle dans les infrastructures hospitalières existantes

16.2. Méthodes statistiques et algorithmes pour l'interprétation des images médicales avec DeepMind AI pour l'Analyse du Cancer du Sein

16.2.1. Algorithmes de segmentation d'images
16.2.2. Techniques de classification et de détection dans les images médicales
16.2.3. Utilisation des Réseaux Neuronaux Convolutifs en Radiologie
16.2.4.  Méthodes de réduction du bruit et d'amélioration de la qualité des images

16.3. Conception d'expériences et analyse des résultats en Imagerie Diagnostique avec Google Cloud Healthcare API

16.3.1. Conception de protocoles de validation pour les algorithmes d'Intelligence Artificielle
16.3.2. Méthodes statistiques pour comparer les performances de l'Intelligence Artificielle et des radiologues
16.3.3. Mise en place d'études multicentriques pour tester l'Intelligence Artificielle
16.3.4. Interprétation et présentation des résultats des tests de performance

16.4. Détection de motifs subtils dans des images à faible résolution

16.4.1. Intelligence Artificielle pour le diagnostic précoce des Maladies Neurodégénératives
16.4.2. Applications de l'Intelligence Artificielle en Cardiologie Interventionnelle
16.4.3. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour l'optimisation des protocoles d'imagerie

16.5. Analyse et traitement des images biomédicales

16.5.1. Techniques de prétraitement pour améliorer l'interprétation automatique
16.5.2. Analyse de la texture et des motifs des images histologiques
16.5.3. Extraction de caractéristiques cliniques à partir d'images échographiques
16.5.4. Méthodes d'analyse longitudinale des images dans les études cliniques

16.6. Visualisation avancée des données en Imagerie Diagnostique avec OsiriX MD

16.6.1. Développement d'interfaces graphiques pour l'exploration d'images 3D
16.6.2. Outils de visualisation des changements temporels dans les images médicales
16.6.3. Techniques de réalité augmentée pour l'enseignement de l'anatomie
16.6.4. Systèmes de visualisation en temps réel pour les procédures chirurgicales

16.7. Traitement du langage naturel dans la documentation et les rapports d'images médicales avec Nuance PowerScribe 360

16.7.1. Génération automatique de rapports radiologiques
16.7.2. Extraction d'informations pertinentes dans les dossiers médicaux électroniques
16.7.3. Analyse sémantique pour la mise en corrélation des résultats d'imagerie et des résultats cliniques
16.7.4. Outils de recherche et d'extraction d'images basés sur des descriptions textuelles

16.8. Intégration et traitement de données hétérogènes en imagerie médicale

16.8.1. Fusions de modalités d'imagerie pour des diagnostics complets
16.8.2. Intégration des données de laboratoire et des données génétiques dans l'analyse d'images
16.8.3. Systèmes de traitement de grands volumes de données d'images
16.8.4. SStratégies de normalisation des datasets provenant de sources multiples

16.9. Applications des Réseaux Neuronaux dans l'interprétation d'images médicales avec Zebra Medical Vision

16.9.1. Utilisation de Réseaux Génératifs pour la création d'images médicales synthétiques
16.9.2. Réseaux Neuronaux pour la classification automatique des Tumeurs
16.9.3. Deep Learning pour l'analyse des séries temporelles en imagerie fonctionnelle
16.9.4. Ajustement de modèles pré-entraînés sur des datasets spécifiques d'images médicales

16.10. La modélisation prédictive et son impact sur l'imagerie diagnostique avec IBM Watson Oncology

16.10.1. Modélisation prédictive pour l'évaluation des risques chez les patients en oncologie
16.10.2. Outils prédictifs pour le suivi des Maladies Chroniques
16.10.3. Analyse de survie à partir de données d'imagerie médicale
16.10.4. Prédiction de la progression de la maladie à l'aide de techniques de Machine Learning

Module 17. Applications avancées de l'IA dans les études et analyses d'imagerie médicale

17.1. Conception et réalisation d'études observationnelles utilisant l'Intelligence Artificielle en imagerie médicale avec Flatiron Health

17.1.1. Critères de sélection des populations dans les études observationnelles sur l'Intelligence Artificielle
17.1.2. Méthodes de contrôle des variables confusionnelles dans les études d'imagerie
17.1.3. Stratégies de suivi à long terme dans les études d'observation
17.1.4. Analyse des résultats et validation des modèles d'Intelligence Artificielle dans des contextes cliniques réels

17.2. Validation et calibration de modèles d'IA dans l'interprétation d'images avec Arterys Cardio AI

17.2.1. Techniques de validation croisée appliquées aux modèles d'imagerie diagnostique
17.2.2. Méthodes d'étalonnage des probabilités dans les prédictions de l'IA
17.2.3. Normes de performance et mesures de précision pour l'évaluation de l'Intelligence Artificielle
17.2.4. Mise en œuvre de tests de robustesse dans différentes populations et conditions

17.3. Méthodes d'intégration des données d'images avec d'autres sources biomédicales

17.3.1. Techniques de fusion de données pour améliorer l'interprétation des images
17.3.2. Analyse conjointe des images et des données génomiques pour un diagnostic précis
17.3.3. Intégration des informations cliniques et de laboratoire dans les systèmes d'IA
17.3.4. Développement d'interfaces utilisateurs pour la visualisation intégrée de données multidisciplinaires

17.4. Utilisation des données d'imagerie médicale dans la recherche multidisciplinaire avec Enlitic Curie

17.4.1. Collaboration interdisciplinaire pour l'analyse avancée des images
17.4.2. Application des techniques d'Intelligence Artificielle d'autres domaines à l'Imagerie Diagnostique
17.4.3. Défis et solutions dans la gestion de données volumineuses et hétérogènes
17.4.4. Études de cas d'applications multidisciplinaires réussies

17.5. Algorithmes d'Apprentissage Profond spécifiques à l'imagerie médicale avec Aidoc

17.5.1. Développement d'architectures de Réseaux Neuronaux spécifiques à l'imagerie
17.5.2. Optimisation des hyperparamètres pour les modèles d'imagerie médicale
17.5.3. Transfert de l'Apprentissage et son applicabilité en Radiologie

17.6. Défis dans l'interprétation et la visualisation des caractéristiques apprises par la modélisation profonde

17.6.1. Optimisation de l'interprétation des images médicales par l'automatisation avec Viz.ai
17.6.2. Automatisation des routines de diagnostic pour l'efficacité opérationnelle
17.6.3. Systèmes d'alerte précoce pour la détection des anomalies
17.6.4. Réduction de la charge de travail des radiologues grâce à des outils d'Intelligence Artificielle
17.6.5. Impact de l'automatisation sur la précision et la rapidité des diagnostics

17.7. Simulation et modélisation informatique en Imagerie Diagnostique

17.7.1. Simulations pour l'entraînement et la validation des algorithmes d'Intelligence Artificielle
17.7.2. Modélisation des maladies et de leur représentation dans les images synthétiques
17.7.3. Utilisation de simulations pour la planification du traitement et de la chirurgie
17.7.4. Progrès dans les techniques de calcul pour le traitement d'images en temps réel

17.8. Réalité Virtuelle et Augmentée dans la visualisation et l'analyse d'images médicales

17.8.1. Applications de la Réalité Virtuelle pour l'enseignement de l'Imagerie Diagnostique
17.8.2. Utilisation de la Réalité Augmentée dans les procédures chirurgicales guidées par l'image
17.8.3. Outils de visualisation avancés pour la planification thérapeutique
17.8.4. Développement d'interfaces immersives pour l'examen d'études radiologiques

17.9. Outils d'exploration de données appliqués à l'imagerie diagnostique avec la Radiomics

17.9.1. Techniques d'exploration de données pour les grands dépôts d'images médicales
17.9.2. Applications d'analyse de modèles dans les collections de données d'images
17.9.3. Identification de biomarqueurs par l'Exploration de Données d'Images
17.9.4. Intégration de l'Exploration de Données et de l'Apprentissage Automatique pour la découverte clinique

17.10. Développement et validation de biomarqueurs à l'aide de l'analyse d'images avec Oncimmune

17.10.1. Stratégies d'identification de biomarqueurs d'imagerie pour diverses maladies
17.10.2. Validation clinique des biomarqueurs d'imagerie à des fins de diagnostic
17.10.3. Impact des biomarqueurs d'imagerie sur la personnalisation du traitement
17.10.4. Technologies émergentes dans la détection et l'analyse des biomarqueurs à l'aide de l'Intelligence Artificielle

Module 18. Personnalisation et automatisation du diagnostic médical par l'Intelligence Artificielle

18.1. Application de l'Intelligence Artificielle dans le séquençage génomique et corrélation avec les résultats d'imagerie avec Fabric Genomics

18.1.1. Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'intégration des données génomiques et d'imagerie
18.1.2. Modèles prédictifs pour la corrélation entre les variantes génétiques et les pathologies visibles à l'imagerie
18.1.3. Développement d'algorithmes pour l'analyse automatique des séquences et leur représentation en images
18.1.4. Études de cas sur l'impact clinique de la fusion génomique-imagerie

18.2. Avancées en Intelligence Artificielle pour l'analyse détaillée d'images biomédicales avec PathAI

18.2.1. Innovations dans les techniques de traitement et d'analyse d'images au niveau cellulaire
18.2.2. Application de l'Intelligence Artificielle pour l'amélioration de la résolution dans l'imagerie microscopique
18.2.3. Algorithmes de Deep Learning spécialisés dans la détection de motifs submicroscopiques
18.2.4. Impact des progrès de l'Intelligence Artificielle sur la recherche biomédicale et le diagnostic clinique

18.3. Automatisation de l'acquisition et du traitement des images médicales avec Butterfly Network

18.3.1. Systèmes automatisés pour l'optimisation des paramètres d'acquisition d'images
18.3.2. Intelligence Artificielle dans la gestion et la maintenance des équipements d'imagerie
18.3.3. Algorithmes pour le traitement en temps réel des images pendant les procédures médicales 
18.3.4. Exemples de réussite dans la mise en œuvre de systèmes automatisés dans les hôpitaux et les cliniques

18.4. Personnalisation des diagnostics grâce à l'Intelligence Artificielle et à la médecine de précision avec Tempus AI

18.4.1. Modèles d'Intelligence Artificielle pour des diagnostics personnalisés basés sur des profils génétiques et d'imagerie
18.4.2. Stratégies d'intégration des données cliniques et d'imagerie dans la planification thérapeutique
18.4.3. Impact de la médecine de précision sur les résultats cliniques grâce à l'IA
18.4.4. Défis éthiques et pratiques dans la mise en œuvre de la médecine personnalisée

18.5. Innovations en matière de diagnostics assistés par l'IA avec Caption Health

18.5.1. Développement de nouveaux outils d'Intelligence Artificielle pour la détection précoce des maladies
18.5.2. Progrès des algorithmes d'Intelligence Artificielle pour l'interprétation des pathologies complexes
18.5.3. Intégration des diagnostics assistés par l'IA dans la pratique clinique de routine
18.5.4. Évaluation de l'efficacité et de l'acceptabilité des diagnostics assistés par l'IA par les professionnels de la santé

18.6. Applications de l'Intelligence Artificielle dans l'analyse d'images du microbiome avec DayTwo AI

18.6.1. Techniques d'Intelligence Artificielle pour l'analyse d'images dans les études sur le microbiome
18.6.2. Corrélation entre les données d'imagerie du microbiome et les indicateurs de santé
18.6.3. Impact des résultats de l'étude du microbiome sur les décisions thérapeutiques
18.6.4. Défis en matière de normalisation et de validation des images du microbiome

18.7. Utilisation de wearables pour améliorer l'interprétation des images?diagnostiques avec AliveCor

18.7.1. Intégrer les données des wearables aux images médicales pour un diagnostic complet
18.7.2. Algorithmes d'IA pour l'analyse de données continues et leur représentation en images
18.7.3. Innovations technologiques dans le domaine des wearables pour le suivi de la santé
18.7.4. Études de cas sur l'amélioration de la qualité de vie grâce aux wearables et aux diagnostics par imagerie

18.8. Gestion des données d'imagerie dans les essais cliniques à l'aide de l'Intelligence Artificielle

18.8.1. Outils d'IA pour la gestion efficace de grands volumes de données d'imagerie
18.8.2. Stratégies visant à garantir la qualité et l'intégrité des données dans les études multicentriques
18.8.3. Applications de l'Intelligence Artificielle pour l'analyse prédictive dans les essais cliniques
18.8.4. Défis et opportunités dans la standardisation des protocoles d'imagerie dans les essais mondiaux

18.9. Développement de traitements et de vaccins assistés par des diagnostics avancés d'intelligence artificielle

18.9.1. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour la conception de traitements personnalisés sur la base de données d'imagerie et de données cliniques
18.9.2. Modèles d'Intelligence Artificielle dans le développement accéléré de vaccins soutenus par l'Imagerie Diagnostique
18.9.3. Évaluation de l'efficacité des traitements grâce à la surveillance des images
18.9.4. Impact de l'Intelligence Artificielle sur la réduction des délais et des coûts dans le développement de nouvelles thérapies

18.10. Applications de l'IA en immunologie et études de la réponse immunitaire avec ImmunoMind

18.10.1. Modèles d'IA pour l'interprétation d'images liées à la réponse immunitaire
18.10.2. Intégration des données d'imagerie et de l'analyse immunologique pour un diagnostic précis
18.10.3. Développement de biomarqueurs d'imagerie pour les Maladies Auto-immunes
18.10.4. Progrès dans la personnalisation des traitements immunologiques grâce à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle

Module 19. Big Data et Analyse Prédictive en Imagerie Médicale

19.1. Big Data en imagerie diagnostique: concepts et outils avec GE Healthcare Edison

19.1.1. Principes fondamentaux du Big Data appliqués à l'Imagerie
19.1.2. Outils et plateformes technologiques pour le traitement de grands volumes de données d'images
19.1.3. Défis liés à l'intégration et à l'analyse des Big Data en Imagerie
19.1.4. Cas d'utilisation des Big Data en Imagerie Diagnostique

19.2. Exploration de Données dans les dossiers d'imagerie biomédicale avec IBM Watson Imaging

19.2.1. Techniques avancées d'Exploration de Données pour identifier des modèles dans les images médicales
19.2.2. Stratégies d'extraction des caractéristiques pertinentes dans les grandes bases de données d'images
19.2.3. Applications des techniques de clustering et de classification dans les enregistrements d'images
19.2.4. mpact de l'Exploration de Données sur l'amélioration des diagnostics et des traitements

19.3. Algorithmes d'Apprentissage Automatique dans l'analyse d'images avec Google DeepMind Health

19.3.1. Développement d'algorithmes supervisés et non supervisés pour l'imagerie médicale
19.3.2. Innovations en matière de techniques d'apprentissage automatique pour la reconnaissance des caractéristiques des maladies
19.3.3. Applications de l'Apprentissage Profond dans la segmentation et la classification d'images
19.3.4. Évaluation de l'efficacité et de la précision des algorithmes d'apprentissage automatique dans les essais cliniques

19.4. Techniques d'analyse prédictive appliquées à l'imagerie diagnostique avec Predictive Oncology

19.4.1. Modèles prédictifs pour l'identification précoce de la maladie à partir d'images
19.4.2. Utilisation de l'analyse prédictive pour le suivi et l'évaluation des traitements
19.4.3. Intégration des données cliniques et d'imagerie pour enrichir les modèles prédictifs
19.4.4. Défis liés à la mise en œuvre de techniques prédictives dans la pratique clinique

19.5. Modèles d'Intelligence Artificielle pour l'épidémiologie basés sur les images BlueDot

19.5.1. Application de l'Intelligence Artificielle dans l'analyse des foyers d'épidémies à l'aide de l'imagerie
19.5.2. Modèles de propagation de maladies visualisés par des techniques d'Imagerie
19.5.3. Corrélation entre les données épidémiologiques et les résultats de l'imagerie
19.5.4. Contribution de l'Intelligence Artificielle à l'étude et au contrôle des pandémies

19.6. Analyse des réseaux biologiques et des schémas pathologiques à partir d'images

19.6.1. Application de la théorie des réseaux à l'analyse d'images pour comprendre les pathologies
19.6.2. Modèles informatiques pour simuler les réseaux biologiques visibles dans les images
19.6.3. Intégration de l'analyse d'images et de données moléculaires pour cartographier les maladies
19.6.4. Impact de ces analyses sur le développement de thérapies personnalisées

19.7. Développement d'outils basés sur l'image pour le pronostic clinique

19.7.1. Outils d'Intelligence Artificielle pour la prédiction de l'évolution clinique à partir de l'imagerie diagnostique
19.7.2. Progrès dans la génération de rapports pronostiques automatisés
19.7.3. Intégration de modèles pronostiques dans les systèmes cliniques
19.7.4. Validation et acceptation clinique des outils pronostiques basés sur l’Iintelligence Artificielle

19.8. Visualisation avancée et communication de données complexes avec Tableau

19.8.1. Techniques de visualisation pour la représentation multidimensionnelle des données d'image
19.8.2. Outils interactifs pour l'exploration de grands ensembles d'images
19.8.3. Stratégies de communication efficace de résultats complexes par le biais de visualisations
19.8.4. Impact de la visualisation avancée sur l'enseignement médical et la prise de décision

19.9. Sécurité des données et défis de la gestion des Big Data

19.9.1. Mesures de sécurité pour protéger de grands volumes de données d'images médicales
19.9.2. Défis en matière de confidentialité et d'éthique dans la gestion des données d'imagerie à grande échelle
19.9.3. Solutions technologiques pour la gestion sécurisée des Big Data dans les soins de santé
19.9.4. Études de cas sur les failles de sécurité et la manière dont elles ont été traitées

19.10. Applications pratiques et études de cas dans le domaine des Big Data biomédicales

19.10.1. Exemples d'applications réussies du Big Data dans le diagnostic et le traitement des maladies
19.10.2. Études de cas sur l'intégration du Big Data dans les systèmes de soins de santé
19.10.3. Enseignements tirés des projets de Big Data dans le domaine biomédical
19.10.4. Orientations futures et potentiel du Big Data en médecine

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