What You Need to Know Before
You Start
Starts 5 June 2025 11:36
Ends 5 June 2025
00
days
00
hours
00
minutes
00
seconds
25 minutes
Optional upgrade avallable
Not Specified
Progress at your own speed
Conference Talk
Optional upgrade avallable
Resumen
Explorar cómo JavaScript y la inteligencia artificial se combinan para crear software médico que salva vidas, abordando desafíos en desarrollo, seguridad, privacidad y explicabilidad en la innovación en el cuidado de la salud.
Programa de estudio
- Introducción a la IA que salva vidas en el cuidado de la salud
- Conceptos básicos de JavaScript para aplicaciones de IA
- Fundamentos del Aprendizaje Automático
- Desarrollo de Modelos de IA con JavaScript
- Integración de IA con Software Médico
- Desafíos en el Desarrollo de IA para la Salud
- Explicabilidad y Transparencia en IA
- Seguridad y Cumplimiento en la Atención Médica Impulsada por IA
- Proyecto: Desarrollo de una Aplicación Médica de IA que Salva Vidas
- Conclusión y Futuro de la IA en el Cuidado de la Salud
Visión general de las aplicaciones de IA en la medicina
Importancia de la seguridad, privacidad y explicabilidad
Papel de JavaScript en el software médico impulsado por IA
Sintaxis y fundamentos de JavaScript
Utilización de bibliotecas de JavaScript para IA
Configuración de un entorno de desarrollo
Introducción a los conceptos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Herramientas y bibliotecas para aprendizaje automático basado en JavaScript (ej., TensorFlow.js)
Construcción de modelos de IA simples usando JavaScript
Entrenamiento y evaluación de modelos
Ejercicios prácticos con TensorFlow.js y Brain.js
Casos de uso reales de IA en el cuidado de la salud
Desarrollo de una aplicación de diagnóstico médico básica
Incorporación de predicciones de modelos de IA en aplicaciones
Abordar la privacidad y seguridad de los datos
Asegurar la precisión y fiabilidad del modelo
Discusión de consideraciones éticas en IA
Técnicas para hacer interpretables los modelos de IA
Importancia de la explicabilidad en aplicaciones médicas
Herramientas y métodos de visualización para la transparencia
Normas y pautas regulatorias (ej., HIPAA, GDPR)
Asegurar el cumplimiento en aplicaciones de IA
Estudios de caso sobre problemas de seguridad y cumplimiento
Definición del alcance y objetivos del proyecto
Diseño, construcción y prueba de la aplicación
Presentación del proyecto final con enfoque en la innovación e impacto
Resumen de los aprendizajes y habilidades clave
Tendencias y tecnologías futuras en IA y JavaScript
Oportunidades para más investigación y desarrollo en el campo
Asignaturas
Charlas de Conferencia