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Curso de evaluación de herramientas de inteligencia artificial en radiología

Acerca de este curso

Aprende a evaluar herramientas de inteligencia artificial que puedan aportar en tu trabajo clínico.

En este curso probarás diferentes modelos de inteligencia artificial, principalmente enfocados en diagnóstico por imágenes y aprenderás a configurar los parámetros de entrenamiento, evaluarlos e identificar potenciales sesgos.

Contenido del curso

Bienvenida al curso

Bienvenida e introducción al curso.
03:28
Instructivo de uso de Google Colab
04:25

Módulo 1: Introducción a la IA y técnicas de Ciencia de Datos

Módulo 2: Fundamentos de Machine Learning y métricas de rendimiento

Módulo 3: Usos de Deep Learning en Imágenes Médicas

Módulo 4: Evaluación de sesgos y técnicas de explicabilidad

Cierre del curso

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Sebastian

hace 1 día

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del curso

Bienvenida al curso

Bienvenida e introducción al curso.

Instructivo de uso de Google Colab

Módulo 1: Introducción a la IA y técnicas de Ciencia de Datos

Introducción a la Inteligencia Artificial

Estado del arte de las herramientas de IA en Radiología

Hands-on 1: Introducción a Python y Google Colab (primera parte)

Hands-on 2: Introducción a Python y Google Colab (segunda parte)

Generalidades de los tipos de datos en Salud

Hands-on 3: Introducción a las propiedades de las imágenes

Hands-on 4: Procesamiento de Imágenes Médicas en Python

Cuestionario módulo 1

Módulo 2: Fundamentos de Machine Learning y métricas de rendimiento

Generalidades de Machine Learning (primera parte)

Generalidades de Machine Learning (segunda parte)

Hands-on 5: Aplicación de las métricas de rendimiento en Machine Learning

Cuestionario módulo 2

Módulo 3: Usos de Deep Learning en Imágenes Médicas

Generalidades de Deep Learning aplicado a Imágenes Médicas

Hands-on 6: Mi primer modelo de Deep Learning

Hands-on 7: Mi primer clasificador de imágenes médicas

Hands-on 8: Modelo de Detección de Neumonía

Técnicas de Segmentación de Imágenes

Hands-on 9: Herramientas de segmentación semiautomática.

Hands-on 10: Mi primer modelo de segmentación semántica

Hands-on 11: Segmentación con TotalSegmentator

Deep Learning aplicado a texto: Procesamiento de Lenguaje Natural

Cuestionario módulo 3

Módulo 4: Evaluación de sesgos y técnicas de explicabilidad

Transparencia algorítmica y técnicas de explicabilidad

Hands-on 12: Aplicación de técnicas de explicabilidad

Evaluación de sesgos en los modelos de IA

Hands-on 13: Detección de sesgos en modelos de IA

Marcos de trabajo estandarizado en proyectos de IA

Cuestionario módulo 4

Cierre del curso

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