Nvidia - Deep Learning for Healthcare Image Analysis

Kesto

Kesto:

Vain 2 päivän

Menetelmä

Menetelmä:

luokkahuone / Online / Hybridi

Seuraava päivä

Seuraava päivä:

27/6/2022 (Maanantai)

Overview

On this accelerated Nvidia Deep Learning for Healthcare Image Analysis course, you’ll gain knowledge on using deep learning in healthcare analysis, and accelerated computing applications for industries.

 In just 2 days, you’ll build knowledge on CCNs in order to:

  • Performing segmentation on MRI images to determine the location of the left vehicle
  • Detect heart disease and calculate ejection fractions by measuring the differences between diastole and systole
  • Apply them to MRI scans of low-grade gliomas (LGGs) to determine 1p/19q chromosome co-deletion status

At the end of this accelerated course, you'll earn a NIVIDIA DLI certificate highlighting your competency in the elements learned during the course. Firebrand’s Lecture | Lab | Review methodology will allow you to train faster than traditional training in a distraction-free environment, covered by a Certification Guarantee.

8 syytä, miksi kannattaa hankkia Firebrand Trainingiltä:

  1. Koulutuksen ja todistuksen saaminen kestää vain 2 päivän. Meidän kanssamme saat -koulutuksen ja -todistuksen ennätysajassa. Todistuksen ansaitset koulutuskeskuksessamme osana intensiivistä ja nopeutettua koulutusta.
  2. Hintaan sisältyy kaikki.Kertamaksu kattaa kaikki kurssimateriaalit, kokeet, kuljetuksen, majoituksen ja ateriat ja tarjoaa kustannustehokkaimman tavan hankkia koulutus ja todistus. Ilman mitään lisäkustannuksia.
  3. Suorita tutkinto ensimmäisellä kerralla tai kertaa koulutus ilmaiseksi. Tämä on takuumme. Olemme varmoja, että läpäiset -kurssin ensimmäisellä kerralla. Mutta jos näin ei käy, voit tulla takaisin vuoden kuluttua ja maksaa vain majoituksesta ja kokeista. Kaikki muu on ilmaista.
  4. Opit enemmän.Päivä perinteisen koulutuksen tarjoajan kanssa on yleensä klo 9–17, mihin sisältyy pitkä lounastauko. Firebrand Trainingiltä saat vähintään 12 tuntia päivässä keskittynyttä ja häiriötöntä laatukoulutusaikaa opettajasi kanssa.
  5. Opit nopeammin. Yhdistämme 3 eri oppimistyyliä (visuaalisen|kuuloon perustuvan|kosketukseen perustuvan) tarjotaksemme materiaalin tavalla joka varmistaa, että opit nopeammin ja helpommin.
  6. Opiskelet huippujen kanssa.Olemme kouluttaneet ja sertifioineet 122.589 ammattilaista ja olemme kumppaneita kaikkien alan suurien nimien kanssa ja olemme saaneet lukuisia palkintoja, mm. Microsoftin Danmarki Vuoden koulutuspartneri 2010, 2011, 2012 ja 2013, Institue of IT Trainingin ”Training Company of the Year 2006, 2007, 2008” Englannissa, ISC(2):n ”Highest Performing Affiliate of the Year 2009 & 2010 – EMEA” sekä EC-Councilin ”Accredited Training Centre of the Year 2010 og 2011”, ”Newcomer of the Year 2011” ja ”Instructors Circle of Excellence”.
  7. Opit enemmän kuin pelkän teorian. Olemme kehittäneet kurssia edelleen käyttämällä laboratorioita, esimerkkitapauksia ja harjoittelukokeita varmistaaksemme, että osaat soveltaa uutta tietoa työympäristöön.
  8. Opit parhailta. Ohjaajamme kurssilla ovat alan parhaita. He tarjoavat ainutlaatuisen yhdistelmän asiantuntemusta, kokemusta ja intohimoa opetukseen.

Benefits

Curriculum

Section 1: Image Segmentation

  • Learn techniques for placing each pixel of an image into a specific class:
  • Extend Caffe with custom Python layers
  • Implement the process of transfer learning
  • Create fully convolutional neural networks from popular image classification networks

Section 2: Image Analysis

  • Leverage CNNs for medical image analysis to infer patient status from non-visible images:
  • Extend a canonical 2D CNN to more complex data
  • Use the framework MXNet through the standard Python API and R
  • Process high-dimensional imagery that may be volumetric and temporal

Section 3: Image Classification with TensorFlow

  • Learn about deep learning techniques for detecting imaging genomics (radiomics) from MRIs:
  • Design and train CNNs
  • Use radiomics to create biomarkers that identify the genomics of a disease without the use of an invasive biopsy
  • Explore the radiogenomics work being done at the Mayo Clinic, which has led to more effective treatments and better health outcomes for patients with brain tumors

Exam Track

At the end of your accelerated course, you’ll sit your exam at the Firebrand Training centre, covered by your Certification Guarantee:

Nvidia Deep Learning for Healthcare Image Analysis exam

  • Format: Code-based
  • Languages: English, Japanese

Upon successful completion of the assessment, you’ll will receive an NVIDIA DLI certificate to recognise your subject matter competency and support professional career growth.

What's Included

Prerequisites

Before attending this accelerated course, you should have basic familiarity with deep neural networks; basic coding experience in Python or a similar language.

Arvioinnit

Olemme kouluttaneet kymmenen vuoden aikana yli 122.589 opiskelijaa. Heitä kaikkia on pyydetty arvioimaan pikakurssimme. Tällä hetkellä 96,63% on sitä mieltä, että Firebrand on ylittänyt heidän odotuksensa:

"Knowledgeable instructor with lots of experience, using real world examples to make it relatable and focused."
Caroline Yardley. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"Intense, clear and lots of fun. Highly recommend."
Anonymous. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"Intense, clear and lots of fun, highly recommend."
Anonymous. (26/4/2022 (Tiistai) - 29/4/2022 (Perjantai))

"The instructor did a good work in delivering the material. Very helpful and willing to go the extra mile to support the students."
KB. (25/4/2022 (Maanantai) - 30/4/2022 (Lauantai))

"It is was proper challenge, but the instructor provided the content with a flamboyant and upbeat style and despite the sometimes try nature of the material, the instructor was able to keep us all well engaged. Probably the best trainer I have had."
Michael Ross, NHS England. (25/4/2022 (Maanantai) - 30/4/2022 (Lauantai))

Kurssipäivämäärät

Alkaa

Loppuu

Saatavuus

Sijainti

Rekisteröidy

21/2/2022 (Maanantai)

22/2/2022 (Tiistai)

Päättynyt - Jätä palautetta

-

 

27/6/2022 (Maanantai)

28/6/2022 (Tiistai)

Odotuslista

Maanlaajuinen

 

8/8/2022 (Maanantai)

9/8/2022 (Tiistai)

Rajoitettu määrä paikkoja

Maanlaajuinen

 

19/9/2022 (Maanantai)

20/9/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

31/10/2022 (Maanantai)

1/11/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

12/12/2022 (Maanantai)

13/12/2022 (Tiistai)

Paikkoja saatavilla

Maanlaajuinen

 

Uusimmat arvostelut opiskelijoiltamme