Analyse de données médicales et Deep Learning

• Bases de Mathématiques appliquées (statistiques, optimisation) • Bases de programmation Python et d’algorithmie

Analyse de données médicales : • Notions sur les données et les bases de données relationnelles • Schémas et protocole d’études • Statistiques inférentielles simples (SIS) • Modélisation statistique • Evaluation de la valeur informationnelle d’une méthode diagnostique • Evaluation de l’accord ou de la concordance entre jugements • Données Manquantes • Géostatistiques • Lecture critique d’article scientifique Projet Deep Learning • Spécificités du contexte médical • Cas des apprentissages fortement et faiblement supervisés

Apprentissage des principales méthodes d'analyse de données médicales, avec un projet en Deep Learning sur des images médicales.

Analyse de données médicales : • Notions sur les données et les bases de données relationnelles • Schémas et protocole d’études • Statistiques inférentielles simples (SIS) • Modélisation statistique • Evaluation de la valeur informationnelle d’une méthode diagnostique • Evaluation de l’accord ou de la concordance entre jugements • Données Manquantes • Géostatistiques • Lecture critique d’article scientifique Projet Deep Learning • Spécificités du contexte médical • Cas des apprentissages fortement et faiblement supervisés