Deep Learning per Immagini Biomediche

Deep Learning per Immagini Biomediche

Deep Learning per Immagini Biomediche

Panoramica

Il corso di “Deep Learning per l’analisi delle immagini mediche” ha l’obiettivo di trasmettere i concetti base dell’analisi delle immagini tramite deep learning. Il corso prevede anche esempi applicativi che comprendono immagini ecografiche, endoscopiche e RGB-D.

Il corso di “Deep Learning per l’analisi delle immagini mediche” ha l’obiettivo di trasmettere i concetti base dell’analisi delle immagini tramite deep learning. Il corso prevede anche esempi applicativi che comprendono immagini ecografiche, endoscopiche e RGB-D.

Cosa Imparerai nel corso?

Cosa Imparerai nel corso?

Il corso si articola in lezioni teoriche e pratiche, con esempi di codici su Google Colab. Sono affrontate tematiche quali le potenzialità, i limiti e gli aspetti etici del deep learning nel campo in esame. Si passa quindi alle architetture di base, passando dalla classificazione, alla segmentazione fino ad arrivare alla generazione di immagini e alla registrazione

Il corso si articola in lezioni teoriche e pratiche, con esempi di codici su Google Colab. Sono affrontate tematiche quali le potenzialità, i limiti e gli aspetti etici del deep learning nel campo in esame. Si passa quindi alle architetture di base, passando dalla classificazione, alla segmentazione fino ad arrivare alla generazione di immagini e alla registrazione

Struttura delle lezioni

Struttura delle lezioni

Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides. Per le esercitazioni sarà utilizzato il framework Pytorch.

Il percorso di apprendimento è inoltre intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno messe in pratica le competenze acquisite durante il corso.

Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides. Per le esercitazioni sarà utilizzato il framework Pytorch.

Il percorso di apprendimento è inoltre intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno messe in pratica le competenze acquisite durante il corso.

Chi può seguire il corso?

Chi può seguire il corso?

Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.

Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.

Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.

Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.

Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.

Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.

Programma
  • La potenzialità del deep learning nelle immagini mediche (19:09)
  • Etica e intelligenza artificiale (11:24)
  •  Dataset pubblicitari e iniziativa grand challenges (8:44)
  •  Esercitazione: Addestramento e predizione (15:34)
  • Esercitazione: Classificazione Binaria (11:50)
  •  Esercitazione: Segmentazione (parte 1) (31:21)
  •  Esercitazione: Segmentazione (parte 2) (18:53)
  •  Intelligenza artificiale per la generazione di dataset sintetici (21:35)
  •  Esercitazione: Generazione di immagini (27:40)
  •  Registrazione di immagini (29:46)
  •  Stima di parametri biometrici fetali (15:14)
  •  Analisi di immagine ecografiche in reumatologia (13:05)
  •  Analisi dei polipi in immagini colonscopiche (8:35)
  •  Segmentazione dei vasi in fetoscopia (10:48)
  •  La sala operatoria del futuro (8:46)
  •  Metodologie di deep learning per la stima della posa dei neonati pretermine (17:19)
  • La potenzialità del deep learning nelle immagini mediche (19:09)
  • Etica e intelligenza artificiale (11:24)
  •  Dataset pubblicitari e iniziativa grand challenges (8:44)
  •  Esercitazione: Addestramento e predizione (15:34)
  • Esercitazione: Classificazione Binaria (11:50)
  •  Esercitazione: Segmentazione (parte 1) (31:21)
  •  Esercitazione: Segmentazione (parte 2) (18:53)
  •  Intelligenza artificiale per la generazione di dataset sintetici (21:35)
  •  Esercitazione: Generazione di immagini (27:40)
  •  Registrazione di immagini (29:46)
  •  Stima di parametri biometrici fetali (15:14)
  •  Analisi di immagine ecografiche in reumatologia (13:05)
  •  Analisi dei polipi in immagini colonscopiche (8:35)
  •  Segmentazione dei vasi in fetoscopia (10:48)
  •  La sala operatoria del futuro (8:46)
  •  Metodologie di deep learning per la stima della posa dei neonati pretermine (17:19)
Docenti
sara-moccia.png
Descrizione Docenti

Il corso “Deep learning per l’analisi delle immagini mediche” è erogato da ricercatori, postdoc e dottorandi in ingegneria biomedica ed informatica con la passione per l’intelligenza artificiale.

A coordinare il corso è Sara Moccia, assistant professor e responsabile del laboratorio Artificial Intelligence for Medical Image Analysis all’Istituto di Biorobotica e Dipartimento di Eccellenza in Robotica ed Intelligenza Artificiale della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa.

I docenti afferiscono al laboratorio di Artificial Intelligence for Medical Image Analysis – Scuola Superiore Sant’Anna (Sara Moccia), al Vision Robotics and Artificial Intelligence lab – Università Politecnica delle Marche (Lucia Migliorelli, Maria Chiara Fiorentino, Mariachiara Di Cosmo, Giuseppe Pio Cannata), al Neuroengineering and Medical Robotics lab – Politecnico di Milano (Alessandro Casella) e all’Università di Macerata (Francesca Pia Villani). 

Vantaggi
  • Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!

  • Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;

  • Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;

  • Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.

  • A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;

  • Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.

  • Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!

  • Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;

  • Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;

  • Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.

  • A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;

  • Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.

  • Accesso per tutta la durata dell’abbonamento
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Play Video
80,00 
Durata
4 h 32 min
Quiz
10
Accesso life long
Si
Certificato
Si
slide, github, dataset
Si
esercitazioni
Si
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