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完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
中级

Python programming and experience with basic packages such as numpy, scipy and matplotlib

完成时间大约为30 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Program global explainability methods in time-series classification

  • Program local explainability methods for deep learning such as CAM and GRAD-CAM

  • Understand axiomatic attributions for deep learning networks

  • Incorporate attention in Recurrent Neural Networks and visualise the attention weights

您将获得的技能

  • attention mechanisms
  • explainable machine learning models
  • model-agnostic and model specific models
  • global and local explanations
  • interpretability vs explainability
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Python programming and experience with basic packages such as numpy, scipy and matplotlib

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提供方

Placeholder

University of Glasgow

授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 9 小时

Interpretable vs Explainable Machine Learning Models in Healthcare

完成时间为 9 小时
6 个视频 (总计 72 分钟), 8 个阅读材料, 1 个测验
2
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完成时间为 8 小时

Local Explainability Methods for Deep Learning Models

完成时间为 8 小时
5 个视频 (总计 48 分钟), 7 个阅读材料, 1 个测验
3
3
完成时间为 8 小时

Gradient-weighted Class Activation Mapping and Integrated Gradients

完成时间为 8 小时
4 个视频 (总计 37 分钟), 6 个阅读材料, 1 个测验
4
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完成时间为 5 小时

Attention mechanisms in Deep Learning

完成时间为 5 小时
3 个视频 (总计 34 分钟), 3 个阅读材料, 2 个测验

关于 Informed Clinical Decision Making using Deep Learning 专项课程

Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

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