Guia docent Escola Tècnica Superior d'Enginyeria |
català |
Ciència de Dades Biomèdiques / Biomedical Data Science (2022) |
Assignatures |
APRENENTATGE PROFUND |
DADES IDENTIFICATIVES | 2023_24 | |||||||||||||||||
Assignatura (*) | APRENENTATGE PROFUND | Codi | 17705115 | |||||||||||||||
Ensenyament |
|
Cicle | 2n | |||||||||||||||
Descriptors | Crèd. | Tipus | Curs | Període | Horaris i dates d'examen | |||||||||||||
4.5 | Obligatòria | Segon | 1Q |
|||||||||||||||
Modalitat i llengua d'impartició | Veure grups activitat | |||||||||||||||||
Prerequisits | ||||||||||||||||||
Departament | Eng. Electrònica, Elèctrica i Automàtica Enginyeria Informàtica i Matemàtiques |
|||||||||||||||||
Coordinador/a |
|
Adreça electrònica | antoni.monleon@urv.cat roser.sala@urv.cat petiaivanova.radeva@urv.cat emilynatasha.diaz@urv.cat bhalaji.nagarajan@urv.cat |
|||||||||||||||
Professors/es |
|
|||||||||||||||||
Web | ||||||||||||||||||
Descripció general i informació rellevant |
The main goal of this subject is to introduce the Deep learning as a subset of machine learning, in terms of Neural networks. We will show how these neural networks attempt to simulate the behaviour of the human brain—albeit far from matching its ability—allowing it to “learn” from large amounts of data. While a neural network with a single layer can still make approximate predictions, additional hidden layers can help to optimise and refine for accuracy. We will illustrate Deep learning driving many artificial intelligence applications and services in healthcare that improve automation, performing analytical tasks without human intervention. We will show how Neural networks are able to solve problems as medical image retrieval, classification, segmentation and analysis, and how these tasks can help health professionals to increase the quality of the patient care. This course is coordinated by Universitat de Barcelona (Dept. Mathematics and Computer Science). |
|||||||||||||||||
| ||||||||||||||||||
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent |