ИИ в клинической практике обещает повысить качество медицинского обслуживания, уменьшить количество ошибок и открыть новые горизонты для персонализированной медицины и биомедицинских исследований" 

Искусственный интеллект можно применять в медицинской практике, анализируя большие массивы медицинских данных для выявления закономерностей и тенденций и способствуя более ранней и точной постановке диагноза. Кроме того, при ведении пациентов ИИ способен предвидеть возможные осложнения, персонализировать лечение и оптимизировать распределение ресурсов, повышая эффективность и качество медицинской помощи. Автоматизация рутинных задач также высвобождает время специалистов, позволяя им сосредоточиться на более сложных и гуманных аспектах ухода, что способствует значительному прогрессу в медицине. 

По этой причине TECH разработал эту Специализированную магистратуру в области искусственного интеллекта в клинической практике с комплексным и специализированным подходом. Конкретные модули будут включать в себя широкий спектр вопросов: от освоения практических инструментов искусственного интеллекта до критического понимания его этического и правового применения в медицине. Упор на конкретные медицинские приложения, такие как диагностика с помощью ИИ и обезболивание, позволит специалистам получить передовые навыки и знания в ключевых областях здравоохранения. 

Также будет поощряться междисциплинарное сотрудничество, что подготовит студентов к работе в различных командах в клинических условиях. Кроме того, этический, правовой и управленческий подход обеспечит ответственное понимание и практическое применение при разработке и внедрении решений ИИ в здравоохранении. Сочетание теоретического и практического обучения, а также применение больших данных в здравоохранении позволят врачам комплексно и компетентно решать текущие и будущие задачи в этой области. 

Таким образом, TECH разработал полную программу, основанную на инновационной методологии Relearning, для подготовки высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта. При такой форме обучения основное внимание уделяется повторению ключевых понятий для обеспечения их прочного понимания. Для доступа к материалам в любое время потребуется только электронное устройство с подключением к Интернету, что освобождает студентов от фиксированного расписания или необходимости лично присутствовать на занятиях. 

Структура программы, построенная на модулях, позволит вам последовательно пройти путь от основ до самого продвинутого применения ИИ" 

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в клинической практике содержит самую полную и современную научную программу на рынке. Наиболее характерными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в клинической практике 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, 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 

Вы погрузитесь в науку о медицинских данных с поддержкой искусственного интеллекта, изучите биостатистику и аналитику больших данных благодаря 2700 часам инновационныъ материалов" 

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. 

Благодаря этой 100% онлайн-программе вы сможете проанализировать, как искусственный интеллект интерпретирует генетические данные для разработки конкретных терапевтических стратегий"

Вы будете применять методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения в контексте здравоохранения. Чего вы ждете, чтобы поступить?"

Основная цель Специализированной магистратуры в области искусственного интеллекта в клинической практике — подготовить специалистов здравоохранения к преобразованию медицинской помощи путем стратегического применения искусственного интеллекта. Эта инновационная программа вооружит студентов прочными навыками анализа медицинских данных, диагностики с помощью искусственного интеллекта, персонализации лечения и эффективного управления лечением пациентов. После прохождения программы специалисты будут готовы возглавить преобразования, повышая точность диагностики, оптимизируя протоколы лечения и способствуя повышению доступности и эффективности медицинской помощи. 

TECH позволит вам изменить клиническую практику, улучшить диагностику и разработать точные и персонализированные методы лечения" 

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 
• Проанализировать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем 
• Проанализировать текущие стратегии искусственного интеллекта в различных областях, определить возможности и проблемы 
• Критически оценивать преимущества и ограничения ИИ в здравоохранении, выявлять потенциальные подводные камни и давать обоснованную оценку его клинического применения 
• Признать важность сотрудничества между различными дисциплинами для разработки эффективных решений в области ИИ 
• Получить полное представление о новых тенденциях и технологических инновациях в области ИИ, применяемых в здравоохранении 
• Приобрести прочные знания в области сбора, фильтрации и предварительной обработки медицинских данных 
• Понимать этические принципы и правовые нормы, применимые к внедрению ИИ в медицину, содействовать этическим практикам, справедливости и прозрачности 

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 
• Изучить принципы и применение генетических алгоритмов, проанализировать 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 
• Выполнять настройку 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 применения 

• 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. Диагностика в клинической практике с помощью ИИ 

• Критически анализировать преимущества и ограничения ИИ в здравоохранении 
• Выявлять потенциальные ошибки, давать обоснованную оценку их применения в клинических условиях 
• Признать важность сотрудничества между различными дисциплинами для разработки эффективных решений в области ИИ 
• Развивать компетенции по применению инструментов ИИ в клиническом контексте, уделяя особое внимание таким аспектам, как вспомогательная диагностика, анализ медицинских изображений и интерпретация результатов 
• Выявлять потенциальные "подводные камни" в применении ИИ в здравоохранении, обеспечив обоснованный взгляд на его использование в клинических условиях 

Модуль 17. Лечение и ведение пациента с ИИ 

• Интерпретировать результаты для этичного создания наборов данных и стратегического применения в чрезвычайных ситуациях в области здравоохранения 
• Приобрести передовые навыки представления, визуализации и управления данными ИИ в области здравоохранения 
• Получить полное представление о новых тенденциях и технологических инновациях в области ИИ, применяемых в здравоохранении 
• Разработка алгоритмов ИИ для конкретных приложений, таких как мониторинг состояния здоровья, способствующих эффективному внедрению решений в медицинскую практику 
• Разрабатывать и внедрять индивидуальные методы лечения, анализируя клинические и геномные данные пациентов с помощью ИИ 

Модуль 18. Персонализация здоровья с помощью ИИ 

• Изучить возникающие тенденции в области ИИ для персонализированного здоровья и их будущее влияние 
• Определять области применения ИИ для персонализации медицинских процедур, начиная от геномного анализа и заканчивая лечением боли 
• Выделять конкретные алгоритмы ИИ для разработки приложений, связанных с разработкой лекарств или хирургической робототехникой 
• Определять возникающие тенденции в области ИИ для персонализированного здоровья и их будущее влияние 
• Способствовать инновациям путем создания стратегий, направленных на улучшение медицинского обслуживания 

Модуль 19. Анализ больших данных в секторе здравоохранения с помощью ИИ 

• Получить прочные знания в области сбора, фильтрации и предварительной обработки медицинских данных 
• Разработать клинический подход, основанный на качестве и целостности данных в контексте правил конфиденциальности 
• Применять полученные знания в практических примерах и практических приложениях, что позволит вам понять и решить специфические для данной отрасли задачи, от текстового анализа до визуализации данных и
• безопасности медицинской информации 
• Определять методы работы с большими данными, характерные для сектора здравоохранения, включая применение алгоритмов машинного обучения для анализа 
• Использовать процедуры больших данных для отслеживания и мониторинга распространения инфекционных заболеваний в режиме реального времени для эффективного реагирования на эпидемии 

Модуль 20. Этика и регулирование в медицинском искусственном интеллекте 

• Понять основополагающие этические принципы и правовые нормы, применимые к внедрению ИИ в медицину 
• Освоить принципы управления данными 
• Понимать международную и местную нормативно-правовую базу 
• Обеспечивать соответствие нормативным требованиям при использовании данных и инструментов ИИ в секторе здравоохранения 
• Развивать навыки разработки систем ИИ, ориентированных на человека, содействуя справедливости и прозрачности машинного обучения 

Станьте лидером в области внедрения передовых технологий в здравоохранение, улучшая диагностику, лечение и работу с пациентами"