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Curso Deep learning aplicado para el sector salud: el cerebro de la IA

Sobre el curso

  • Telepresencial
  • Medellín
  • Inscripciones cerradas
  • Comprender los fundamentos del Deep Learning, específicamente de las redes neuronales multicapa (MLP), para identificar su potencial y aplicar sus conocimientos en la mejora de procesos del área de la salud, colaborando de manera efectiva con equipos técnicos en el desarrollo y uso de soluciones de inteligencia artificial.
  • Comprender el funcionamiento de las redes neuronales multicapa (MLP) y su papel en el aprendizaje automático a partir de datos.
  • Distinguir los conceptos de forward propagation, backward propagation, funciones de activación y funciones de pérdida, entendiendo cómo estos elementos permiten a una red neuronal tomar decisiones y corregir errores.
  • Identificar la diferencia entre parámetros (pesos y bias) e hiperparámetros (épocas, tasa de aprendizaje, tamaño del batch) en el proceso de entrenamiento de una red neuronal.
  • Interpretar los resultados obtenidos por una red neuronal, comprendiendo su significado y evaluando su precisión en la resolución de problemas específicos.
  • Reconocer los aspectos éticos y los cuidados que deben tenerse en cuenta al aplicar Deep Learning en procesos relacionados con la salud.
  • Valorar la importancia de su rol como integrantes de equipos interdisciplinarios en la implementación y uso responsable de soluciones de inteligencia artificial en el sector salud.
Duración
48 horas
Horario
Martes y jueves de 6:00 a 9:00 p.m.
Fecha
18 de agosto al 8 de octubre

Temáticas

  • Introducción a Deep Learning
  • Calidad, gobernanza y preparación de datos clínicos
  • Redes neuronales multicapa (MLP) para regresión y clasificación
  • MLP aplicadas al diagnóstico médico y clasificación de imágenes
  • Redes neuronales convolucionales para imágenes médicas
  • Validación clínica y evaluación de modelos de IA en salud
  • Ética, regulación y responsabilidad en inteligencia artificial aplicada a la salud

Formas de pago

Paga como te resulte más fácil: en efectivo con tu colilla de pago en los bancos autorizados, o con tarjeta débito o crédito directamente en la Caja de la Universidad.

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