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Descripción
Curso en Introducción a la Inteligencia Artificial en medicina: La importancia del Machine Learning en el ámbito de la Salud
Válido para todas las bolsas de trabajo, oposiciones, concursos, oposiciones, baremaciones de méritos del todo el territorio nacional
* A pesar de que estos cursos cfc están acreditados por la Comisión de formación continuada de la Comunidad Valenciana, se recomienda que para cada comunidad autónoma se consulte en las bases del concurso, bolsa u oposición, si el curso que vas a realizar es válido en tu comunidad autónoma, ya que los criterios de evaluación no tienen por qué ser iguales en cada convocatoria y comunidad autónoma.
Objetivos del curso de Introducción a la Inteligencia Artificial en medicina: La importancia del Machine Learning en el ámbito de la Salud
Objetivos generales:
1. Adquirir conocimientos fundamentales sobre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning) en el ámbito de la salud.
2. Comprender los conceptos, técnicas y algoritmos utilizados en IA y machine learning aplicados a la salud.
3. Aprender a aplicar herramientas y técnicas de IA y machine learning para analizar y procesar grandes volúmenes de datos de salud.
4. Desarrollar habilidades para diseñar y desarrollar modelos de IA y machine learning específicos para problemas de salud.
5. Conocer las implicaciones éticas y legales de la aplicación de IA y machine learning en el campo de la salud.
Objetivos específicos:
1. Familiarizarse con los conceptos básicos de IA y machine learning, como algoritmos de clasificación, regresión y agrupamiento.
2. Aprender a utilizar lenguajes de programación y bibliotecas de software comunes en IA y machine learning, como Python y TensorFlow.
3. Conocer las aplicaciones y casos de uso de IA y machine learning en el campo de la salud, como diagnóstico médico, predicción de enfermedades y descubrimiento de medicamentos.
4. Adquirir habilidades para preprocesar y analizar datos de salud, incluyendo la limpieza, normalización y extracción de características relevantes.
5. Desarrollar la capacidad de diseñar, entrenar y evaluar modelos de IA y machine learning utilizando conjuntos de datos de salud.
6. Comprender la importancia de la interpretación y explicabilidad de los modelos de IA y machine learning en el contexto de la salud.
7. Analizar y discutir los desafíos éticos y legales asociados con la implementación de IA y machine learning en la atención médica y la toma de decisiones clínicas.
Temario del curso de Introducción a la Inteligencia Artificial en medicina: La importancia del Machine Learning en el ámbito de la Salud
Tema 1: Introducción al machine learning en salud
- Definiciones básicas y conceptos fundamentales de machine learning.
- Aplicaciones y beneficios del machine learning en el ámbito de la salud.
- Desafíos y consideraciones éticas en el uso del machine learning en salud.
Tema 2: Fundamentos de programación y estadística
- Introducción a Python y bibliotecas populares para machine learning
- Manipulación y procesamiento de datos.
- Estadísticas básicas y análisis exploratorio de datos.
Tema 3: Preparación y preprocesamiento de datos en salud
- Recopilación y limpieza de datos en salud.
- Manejo de datos faltantes y valores atípicos.
- Codificación de variables categóricas y normalización de datos.
Tema 4: Aprendizaje supervisado en salud
- Regresión: predicción de valores numéricos, como la progresión de enfermedades.
- Clasificación: diagnóstico de enfermedades y predicción de resultados de tratamientos.
- Evaluación y validación de modelos.
Tema 5: Aprendizaje no supervisado en salud
- Agrupación de pacientes y segmentación de poblaciones.
- Detección de anomalías y detección temprana de enfermedades.
- Reducción de dimensionalidad y visualización de datos de salud.
Tema 6: Aprendizaje por refuerzo en salud
- Introducción al Aprendizaje por Refuerzo.
- Definición y componentes del Aprendizaje por Refuerzo.
- Aplicaciones en salud
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