Использование искусственного интеллекта в стоматологии позволит повысить точность диагностики и лечения. Чего вы ждете, чтобы поступить?"

Искусственный интеллект (ИИ) становится бесценным союзником в стоматологии, расширяя возможности стоматологов в обеспечении качественного, прогностического и ориентированного на пациента обслуживания. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие массивы данных, такие как рентгеновские снимки, медицинские карты и генетические исследования, чтобы выявить тонкие закономерности, которые могут остаться незамеченными для человеческого глаза. Это способствует раннему выявлению заболеваний полости рта, индивидуальному планированию лечения и прогнозированию результатов.

Именно поэтому TECH создал эту Специализированную магистратуру, которая отличается своим комплексным и прогрессивным подходом, предназначенным для студентов, чтобы углубиться во все ключевые аспекты интеграции искусственного интеллекта в области стоматологии. Студенты узнают все, начиная с основ искусственного интеллекта и его специфического использования в диагностике и лечении и заканчивая его передовым применением в 3D-печати, робототехнике, клиническом менеджменте и анализе данных.

К этому следует добавить практический подход, позволяющий эффективно интегрировать ИИ в стоматологическую практику и подготовить специалистов к решению этических, нормативных и будущих задач. Кроме того, будут изучены этические знания, а также политика и правила, что позволит специалистам обновить свои навыки, чтобы стать лидерами в эпоху передового ИИ в стоматологии. Также в программе будут обсуждаться вопросы оптимизации опыта пациентов и клинической эффективности, не говоря уже о подготовке к цифровой трансформации стоматологического образования.

С целью подготовки высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта TECH разработал комплексную программу, основанную на уникальной методологии Relearning. Эта система обучения поможет учащимся укрепить свое понимание благодаря повторению ключевых понятий. Чтобы получить доступ к материалам в любое время, вам достаточно иметь электронное устройство с подключением к Интернету. Не требуя личного присутствия или фиксированного расписания, профессионалы смогут сбалансировать свою повседневную рутину с прохождением программы высокого качества.

Повысьте свой уровень с помощью передовой и удобной для прохождения учебной программы! Вы получите прочную основу для изучения принципов искусственного интеллекта в стоматологии"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в стоматологии содержит самую полную и современную научную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области  искусственного интеллекта в стоматологии
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Выбирайте TECH! В этой Специализированной магистратуре на 100% в онлайн-формате вы изучите влияние больших данных в стоматологии, рассмотрите ключевые концепции и приложения"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы сможете интерпретировать стоматологические снимки с помощью применения искусственного интеллекта, и все это благодаря самым инновационным мультимедийным ресурсам"

Воспользуйтесь примерами из практики, иллюстрирующими эффективное использование искусственного интеллекта в различных аспектах стоматологии"

Основная цель этой программы — вооружить специалистов техническими навыками и специальными знаниями для эффективного применения искусственного интеллекта в диагностике, лечении и управлении здоровьем полости рта. Таким образом, программа будет направлена на углубленное изучение основ искусственного интеллекта, а также его конкретного применения в интерпретации рентгенографических изображений, анализе клинических данных и разработке инструментов прогнозирования стоматологических заболеваний.

Используя этические и правовые нормы, вы сможете эффективно обеспечивать конфиденциальность и целостность информации о пациентах"

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения
• Исследовать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем
• Проанализировать текущие стратегии искусственного интеллекта в различных областях, определить возможности и проблемы
• Получить твердое понимание принципов машинного обучения и их конкретного применения в стоматологии.
• Анализировать стоматологические данные, включая методы визуализации для улучшения диагностики
• Приобрести передовые навыки в применении искусственного интеллекта для точной диагностики заболеваний полости рта и интерпретации стоматологических снимков
• Понять этические аспекты и вопросы конфиденциальности, связанные с применением искусственного интеллекта в стоматологии
• Изучить этические проблемы, правила, профессиональную ответственность, социальные последствия, доступ к стоматологической помощи, устойчивость, разработку политики, инновации и
• будущие перспективы применения ИИ в стоматологии

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта
• Изучить концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и понимание информации в цифровой среде

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну
• Анализировать нормативные аспекты, связанные с управлением данными, соблюдением норм конфиденциальности и безопасности, а также передовым опытом

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Проанализировать контролируемые и неконтролируемые модели, включая методы и классификацию
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем
• Изучать семантические рассуждения, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы, понимая их функциональность и применение в интеллектуальном принятии решений

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей
  гиперпараметров для тонкой настройки нейронных сетей, оптимизируя их работу на конкретных задачах

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач
• Понимать и применять методы регуляризации для улучшения обобщения и предотвращения перегрузки в глубоких нейронных сетях

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow  

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений 
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow 
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных 
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow 
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей 
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки 
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле 
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения 
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений 
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras 
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах 
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели 
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач 
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения 
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей 
• Реализовывать методы семантической сегментации для детального понимания и классификации объектов на изображениях 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (NNN) и внимания  

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) 
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах 
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP 
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения 
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей 
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач 
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели  

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей 
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных 
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки 
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных 
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных 
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей 
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных 

Модуль 14. Биоинспирированные алгоритмы   

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных вычислений
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным вычислениям 
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах 
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации  
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений  
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных вычислений 
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных вычислений
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение 

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Проанализировать последствия применения искусственного интеллекта для оказания медицинских услуг 
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления 
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе 
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности 
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта 

Модуль 16. Основы ИИ в стоматологии 

• Приобрести твердое понимание основных принципов машинного обучения и его конкретного применения в стоматологии 
• Изучить методы и инструменты для анализа стоматологических данных, а также методы визуализации для улучшения интерпретации и диагностики 
• Развить глубокое понимание этических аспектов и вопросов конфиденциальности, связанных с применением искусственного интеллекта в стоматологии, и способствовать ответственному подходу к использованию этих технологий в клинических условиях 
• Ознакомить студентов с различными областями применения искусственного интеллекта в стоматологии, такими как диагностика заболеваний полости рта, планирование лечения и управление уходом за пациентами
• Разрабатывать индивидуальный план лечения зубов в соответствии с конкретными потребностями каждого пациента, принимая во внимание такие факторы, как генетика, история болезни и индивидуальные предпочтения 

Модуль 17. Диагностика и планирование стоматологического лечения с помощью ИИ  

• Приобрести опыт использования искусственного интеллекта для планирования лечения, включая 3D-моделирование, оптимизацию ортодонтического лечения и составление индивидуальных планов лечения 
• Развивать передовые навыки в применении искусственного интеллекта для точной диагностики заболеваний полости рта, включая интерпретацию стоматологических изображений и выявление патологий 
• Получить навыки использования инструментов искусственного интеллекта для мониторинга состояния полости рта и профилактики заболеваний полости рта, эффективно внедряя эти технологии в стоматологическую практику 
• Собирать, управлять и использовать клинические и рентгенографические данные при планировании лечения с помощью искусственного интеллекта 
• Дать студентам возможность оценить и выбрать подходящие технологии искусственного интеллекта для своей стоматологической практики, учитывая такие аспекты, как точность, надежность и масштабируемость

Модуль 18. Инновации и практическое применение ИИ в стоматологии 

• Развивать специализированные навыки применения искусственного интеллекта в 3D-печати, робототехнике, разработке стоматологических материалов, клиническом менеджменте, телестоматологии и автоматизации административных задач в различных областях стоматологической практики 
• Приобрести способность стратегически внедрять искусственный интеллект в стоматологическое образование и обучение, обеспечивая специалистам возможность адаптироваться к постоянно развивающимся технологическим инновациям в стоматологической сфере 
• Развивать специализированные навыки применения искусственного интеллекта в 3D-печати, робототехнике, разработке стоматологических материалов и автоматизации административных задач 
• Использовать искусственный интеллект для анализа обратной связи с пациентами, оптимизировать клиническое управление в стоматологических клиниках для улучшения качества обслуживания пациентов. 
• Стратегически внедрять искусственный интеллект в стоматологическое образование, чтобы специалисты были готовы адаптироваться к постоянно развивающимся технологическим инновациям в стоматологии 

Модуль 19. Расширенный анализ и обработка данных в стоматологии 

• Работать с большими массивами данных в стоматологии, понимая концепции и применение больших данных, а также внедрение методов интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики 
• Приобрести опыт применения искусственного интеллекта в различных областях, таких как стоматологическая эпидемиология, управление клиническими данными, анализ социальных сетей и клинические исследования, используя алгоритмы машинного обучения 
• Развивать передовые навыки управления большими массивами данных в стоматологии, понимать концепции и применение больших данных, а также применять методы интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики
• Использовать инструменты искусственного интеллекта для отслеживания тенденций и закономерностей в области гигиены полости рта, способствуя более эффективному управлению 
• Изучить и обсудить различные способы использования анализа данных для улучшения принятия клинических решений, управления уходом за пациентами и проведения исследований в стоматологии 

Модуль 20. Этика, регулирование и будущее ИИ в стоматологии 

• Понимать и решать этические проблемы, связанные с использованием ИИ в стоматологии, содействуя ответственной профессиональной практике 
• Изучить правила и стандарты, относящиеся к применению искусственного интеллекта в стоматологии, и развить навыки разработки политики для обеспечения безопасной и этичной практики 
• Рассматривать социальные, образовательные, деловые и устойчивые последствия ИИ в стоматологии, чтобы адаптироваться к изменениям в стоматологической практике в эпоху развитого ИИ 
• Овладеть инструментами, необходимыми для понимания и решения этических проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта в стоматологии, способствуя развитию ответственной профессиональной практики 
• Дать студентам глубокое понимание социального, делового и устойчивого влияния искусственного интеллекта в области стоматологии, подготовить их к руководству и адаптации к изменениям, возникающим в ходе их профессиональной практики 

Узнайте о последних достижениях в области искусственного интеллекта и примените их в своей ежедневной клинической практике стоматолога"