ARRS Machine Learning (ML) at Artipisyal na Katalinuhan (AI) sa Radiology Online Course 2021

Buong Kurso sa Video

MAKAKUHA KA NG COURSE VIA LIFETIME DOWNLOAD LINK (FAST SPEED) MATAPOS ANG PAGBAYAD

Ang pagtuon sa mga batayan ng pag-aaral ng makina (ML) at artipisyal na intelihensiya (AI) sa radiology, pati na rin ang kasalukuyang mga klinikal na aplikasyon at hinaharap na inilapat na mga pag-unlad, ang mga kalahok sa Online na Kurso na ito ay magiging mas mahusay na kagamitan upang kritikal na suriin at ipatupad ang mga sistema ng ML at AI sa kanilang sariling mga kasanayan sa imaging

Mga Resulta at Pag-aaral sa Pag-aaral

Matapos makumpleto ang kursong ito, ang mag-aaral ay dapat na:

• Talakayin ang mga pangunahing kaalaman sa Pag-aaral ng Makina at Artipisyal na Katalinuhan
• Ipaliwanag kung paano ang AI algorithm ay maaaring maapektuhan ng bias
• Kilalanin ang epekto ng mga system ng AI sa klinikal na pangangatuwiran
• Suriin ang mga bagong AI claim at handog at paghiwalayin ang hype mula sa reality sa Radiology AI
• Talakayin kung paano ginagamit ang Radiology AI sa kasalukuyang pag-imaging sa cardiothoracic
• Sanggunian ang mga pag-unlad sa hinaharap sa AI sa Radiology
• Kilalanin ang ilang mga pagsasaalang-alang sa etika sa Radiology AI

Petsa ng pagpapalabas: Pebrero 22, 2021
Petsa ng pag-expire: Pebrero 21, 202

Mga Paksa at Tagapagsalita:

Module 1

• Radiology AI: Higit pa sa Hype—John Banja, MD
• Ang Mga Pangunahing Kaalaman sa Pag-aaral ng Makina at AI—Steven Li, MA

Module 2

• Mga bias sa AI—Michael Bruno, MD
• AI sa Lung Imaging at Cardiac Radiomics—Anthony Reeves, Ph.D

Module 3

• AI at Pangklinikal na Pangangatuwiran: Salamin o Heuristics—David Chartash, Ph.D
• Ang Daan Na Hinaharap para sa AI sa Radiology—Charles Kahn, MD