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Machine Learning Para Aplicações Biomédicas

Este curso foi projetado para capacitar profissionais com as habilidades e conhecimentos necessários para aplicar técnicas de Machine Learning na área biomédica. Este curso é uma ponte entre a Ciência de Dados e a Biomedicina, proporcionando aos alunos uma compreensão profunda de como os modelos de aprendizado de máquina podem ser aplicados para melhorar a saúde e o bem-estar.

Formato

Curso Online

Data de Início

Imediato

Carga Horária

72 h/a

Prazo de Acesso

24 meses

Investimento

O pagamento pode ser feito à vista ou em até 12x sem juros no cartão de crédito.

Pré-Requisitos

Recomendamos ter concluído o Curso Gratuito de Python aqui na DSA.


Descrição do Curso

Este é um curso de Machine Learning em um contexto específico, a Biomedicina.

O curso começa com uma discussão sobre ética e regulamentação, fundamentais no uso de Machine Learning na área biomédica, garantindo que os alunos estejam cientes das responsabilidades e limitações. Segue-se uma exploração detalhada do processo de construção de modelos de Machine Learning, abrangendo desde a concepção até a implementação prática, garantindo que os alunos adquiram uma base sólida e prática.

Uma introdução às aplicações biomédicas de Machine Learning abre o caminho para compreender como essa tecnologia pode ser utilizada para avanços significativos na saúde. O curso então mergulha no processamento e análise de dados biomédicos, uma habilidade crítica, considerando a complexidade e a sensibilidade dos dados na área médica. A análise diagnóstica e modelagem preditiva são abordadas para mostrar como Machine Learning pode ser usado para prever e diagnosticar doenças com maior precisão.

A parte seguinte do curso se concentra em redes neurais e Deep Learning, demonstrando seu potencial revolucionário. A interpretabilidade dos modelos de Machine Learning é enfatizada, destacando a importância de resultados claros e compreensíveis, especialmente em decisões críticas para a saúde. Finalmente, o curso examina algoritmos genéticos e o uso de Machine Learning para medicina personalizada, um campo promissor que promete tratamentos mais eficazes e personalizados para os pacientes.



Este curso une teoria e prática na medida certa. Confira o Logbook das principais atividades práticas do curso:

  • Projeto 1 - Machine Learning Para Identificar Fatores Mais Relevantes Para Ocorrência de Doenças Cardíacas
  • Projeto 2 - Regressão com Árvore de Decisão Para Prever o Número de Contaminados Por Determinada Doença
  • Projeto 3 - Classificação com Árvore de Decisão Para Prever Ocorrência de Doenças Cardíacas
  • Projeto 4 - Machine Learning em Registros Eletrônicos de Pacientes Para Prever o Mal de Alzheimer
  • Projeto 5 - Machine Learning Para Prever a Resistência a Antibióticos
  • Projeto 6 - Protein–Protein Interactions (PPIs) com Graph Neural Networks
  • Projeto 7 - Protein Sequence Generation com Transformers
  • Projeto 8 - Analisando a Efetividade de Medicamentos em Medicina Personalizada


O curso traz uma série de projetos práticos, desde a identificação de fatores relevantes para doenças cardíacas até a previsão de resistência a antibióticos, passando por análises de interações proteína-proteína e a efetividade de medicamentos em medicina personalizada. Esses projetos não só reforçam o aprendizado teórico, mas também fornecem uma experiência prática valiosa, preparando os alunos para enfrentar os desafios em projetos reais.

"Machine Learning Para Aplicações Biomédicas" é um curso especial, elaborado para quem deseja explorar a relação entre Machine Learning e Biomedicina, equipando os alunos com as ferramentas e conhecimentos para impulsionar inovações significativas na saúde.

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