Im Rahmen dieses 100%igen Online-Programms werden Sie die wichtigsten Werkzeuge der künstlichen Intelligenz beherrschen und sie nutzen, um die Qualität Ihrer klinischen Analysen zu optimieren“

Ein aktueller Bericht der Weltgesundheitsorganisation sagt voraus, dass die weltweite Belastung durch chronische Krankheiten in den kommenden Jahren zunehmen wird. Angesichts dieser Situation fordert die Organisation die Ärzte auf, die genauesten und effizientesten Instrumente zur Frühdiagnose einzusetzen. In diesem Zusammenhang ist die künstliche Intelligenz ein nützliches Instrument zur Früherkennung von Krankheiten wie Lungenkrebs, Herzversagen und sogar Alzheimer. Daher ist es wichtig, dass Fachleute fortschrittliche Techniken wie Deep Learning oder bioinspiriertes Computing in ihre tägliche klinische Praxis einbeziehen, um Diagnosefehler zu reduzieren und die Behandlung der Nutzer zu personalisieren.

In diesem Zusammenhang hat TECH ein innovatives Programm in Künstliche Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung entwickelt. Der Lehrplan, der von Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, befasst sich mit den Grundlagen von neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen. Im Einklang damit werden die didaktischen Materialien die Grundlagen für die Anwendung der anspruchsvollsten Techniken des Data Mining vermitteln. Auf diese Weise erwerben die Spezialisten fortgeschrittene Fähigkeiten, um die Genauigkeit bei der Erkennung von Krankheiten und medizinischen Zuständen zu verbessern und genauere Diagnosen zu stellen. Ebenso wird sich der Lehrplan mit der Verwaltung von bioinspirierten Computermodellen befassen, damit Ärzte diese zur Lösung komplexer klinischer Probleme und zur Optimierung klinischer Behandlungen einsetzen können.

TECH bietet eine 100%ige akademische Online-Umgebung, die auf die Bedürfnisse von Ärzten zugeschnitten ist, die ihre Karriere voranbringen wollen. Außerdem nutzt sie ihre revolutionäre Relearning-Methode, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen effizient und unmittelbar zu verinnerlichen. Darüber hinaus benötigen Experten nur ein Gerät mit Internetzugang (z. B. ein Mobiltelefon, einen Computer oder ein Tablet), um auf den virtuellen Campus zuzugreifen und eine Erfahrung zu machen, die ihren beruflichen Horizont erheblich erweitert.

Ein intensiver Lehrplan, der Ihnen die Möglichkeit gibt, Ihr Wissen in einem realen Szenario zu aktualisieren, mit der maximalen wissenschaftlichen Genauigkeit einer Institution, die an der Spitze der Technologie steht“

Dieser Privater masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Diagnostischen Bildgebung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in künstlicher Intelligenz präsentiert werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden Convolutional Neural Networks verwenden, um Behandlungen an die spezifischen Bedürfnisse von Patienten anzupassen und deren Prognose deutlich zu verbessern“

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachkräften von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben, um die Genauigkeit, Validität und klinische Anwendbarkeit von Modellen der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich zu beurteilen"

Die interaktiven Zusammenfassungen der einzelnen Module ermöglichen es Ihnen, die Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung auf eine dynamischere Weise zu festigen"

Dieses Programm vermittelt Ärzten umfassende Kenntnisse über die Anwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung. Die Studenten werden auch fortgeschrittene Fähigkeiten entwickeln, um neue Techniken wie Data Mining, Big Data oder Deep Learning im klinischen Bereich einzusetzen. Außerdem werden Gesundheitsfachkräfte mit Tools wie Convolutional Neural Networks umgehen, um medizinische Bilder verschiedener Modalitäten zu interpretieren. Auf diese Weise werden Spezialisten Anomalien in den durchgeführten bildgebenden Untersuchungen erkennen und genauere Diagnosen stellen können, um die Genesung der Patienten zu verbessern.

Sie werden künstliche Intelligenz einsetzen, um Routineaufgaben wie die Erkennung von Anomalien in großen Mengen von Bildern zu automatisieren, damit Sie sich auf die komplexesten klinischen Fälle konzentrieren können“

Allgemeine Ziele

• Verstehen der theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz
• Studieren der verschiedenen Arten von Daten und Verstehen des Lebenszyklus von Daten
• Bewerten der entscheidenden Rolle von Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen
• Vertiefen des Verständnisses von Algorithmen und Komplexität zur Lösung spezifischer Probleme
• Erforschen der theoretischen Grundlagen von neuronalen Netzen für die Entwicklung von Deep Learning
• Erforschen des bio-inspirierten Computings und seiner Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Systeme
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Nutzung und Anwendung fortschrittlicher Tools der künstlichen Intelligenz bei der Auswertung und Analyse medizinischer Bilder zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit
• Implementieren von Lösungen der künstlichen Intelligenz, die die Automatisierung von Prozessen und die Personalisierung von Diagnosen ermöglichen
• Anwenden von Techniken des Data Mining und der prädiktiven Analyse, um evidenzbasierte klinische Entscheidungen zu treffen
• Erwerben von Forschungskompetenzen, die es Experten ermöglichen, zur Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung beizutragen

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Analysieren der historischen Entwicklung der künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der künstlichen Intelligenz
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf den Elementen des Datawarehouse und seinem Design

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihrer Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz zu gewährleisten

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, indem Sie Filter- und Glättungsverfahren anwenden, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big-Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien

Modul 6. Intelligente Systeme

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der künstlichen Intelligenz und im Software Engineering
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning
• Erkun den der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN)
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP- Aufgaben
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision
• Vertraut sein mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse Autoencodern bei der Datendarstellung
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings
• Vertiefen der Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz

Modul 16. Innovationen der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung

• Beherrschen von Tools wie IBM Watson Imaging und NVIDIA Clara zur automatischen Interpretation klinischer Tests
• Erwerben von Kompetenzen zur Durchführung von klinischen Experimenten und zur Analyse der Ergebnisse mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf der Ve rbesserung der diagnostischen Genauigkeit liegt

Modul 17. Fortgeschrittene Anwendungen der künstlichen Intelligenz in Studien und Analysen von medizinischen Bildern

• Durchführen von Beobachtungsstudien im Bereich der Bildgebung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und effizienter Validierung und Kalibrierung von Modellen
• Integrieren medizinischer Bildgebungsdaten mit anderen biomedizinischen Quellen und Verwenden von Tools wie Enlitic Curie, um multidisziplinäre Untersuchungen durchzuführen

Modul 18. Personalisierung und Automatisierung in der medizinischen Diagnostik durch künstliche Intelligenz

• Erwerben von Fähigkeiten zur Personalisierung von Diagnosen mithilfe von künstlicher Intelligenz, indem bildgebende Befunde mit genomischen Daten und anderen Biomarkern korreliert werden
• Beherrschen der Automatisierung der medizinischen Bilderfassung und -verarbeitung unter Anwendung fortschrittlicher Technologien der künstlichen Intelligenz

Modul 19. Big Data und prädiktive Analytik in der medizinischen Bildgebung

• Verwalten großer Datenmengen mithilfe von Data-Mining-Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens
• Erstellen von klinischen Prognosetools auf der Grundlage von Big-Data-Analysen mit dem Ziel, klinische Entscheidungen zu optimieren

Modul 20. Ethische und rechtliche Aspekte der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung

• Erwerben eines ganzheitlichen Verständnisses der regulatorischen und deontologischen Prinzipien, die den Einsatz von Intelligenz im Bereich der Gesundheitsversorgung regeln, einschließlich Aspekten wie der informierten Zustimmung
• In der Lage sein, Modelle der künstlichen Intelligenz, die in der klinischen Praxis eingesetzt werden, zu überprüfen, um Transparenz und Verantwortlichkeit bei medizinischen Entscheidungen zu gewährleisten

Sie werden wertvolle Lektionen lernen, indem Sie echte klinische Fälle in simulierten Lernumgebungen lösen“