El curso está orientado a investigadores y profesionales de la salud con conocimientos de programación en Python que quieran iniciarse en el desarrollo de modelos de deep learning.

Las técnicas de deep learning te permiten llegar más lejos que las técnicas  clásicas en el modelado de un amplio espectro de situaciones que se dan en el ámbito de la salud, especialmente en aplicaciones de imagen médica y procesamiento del lenguaje natural (historia clínica).

En primer lugar, es un curso específico para investigadores y profesionales de la salud. Todos los retos y casos prácticos se basan en ejemplos del ámbito de la salud.

La metodología utilizada combina sesiones live online con los profesores para explicación de contenidos, retos prácticos de miércoles y viernes, tutoría live de dudas y caso práctico durante el fin de semana. Es una metodología que se ha mostrado muy eficaz para la adquisición de destrezas de programación en un breve periodo de tiempo.

Además, contarás con un canal privado de networking con el resto de compañeros del curso, donde podréis compartir conocimientos, dudas y cuestiones de interés.

Finalmente, tendrás un certificado de reconocimiento al pasar todas las prácticas de manera satisfactoria, expedido por IA Health Data Miner.

El profesor es Juan Francisco Vallalta Rueda.

Profesional en activo en el desarrollo de modelos de machine y deep learning con Python en salud, con más de 20 años de experiencia en organizaciones de salud.

Este curso es el tercerp de una especialización formada por los siguientes cursos (cada uno de ellos con una duración de 8 semanas):

• Programación en Python para profesionales sanitarios.
• Machine Learning en Python para profesionales sanitarios.
• Deep Learning en Python para profesionales sanitarios.

Si completas los tres cursos tendrás las capacidades para implementar modelos avanzados de machine learning con Python.

El curso está diseñado para iniciarse en la construcción de modelos de deep learning en Python en 8 semanas.

La dedicación requerida por parte del alumno es de 8 horas semanales. Es un curso eminentemente práctico que exigirá abordar 2 retos semanales  y un caso práctico cada dos semanas.

El curso te proporcionará las destrezas básicas para la construcción de modelos de deep learning sobre datos tabulares y no estructurados (imagen y texto libre).