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Die Pflege ist eine der tragenden Säulen des Gesundheitswesens, da zahlreiche pflegerische, organisatorische und kommunikative Prozesse von ihr abhängen und sie interdisziplinäres Arbeiten ermöglicht. Darüber hinaus hat die fortschreitende Digitalisierung im klinischen Umfeld dazu geführt, dass Pflegekräfte über mehr und bessere Fähigkeiten verfügen müssen, um die traditionellen Aufgaben des Sektors zu bewältigen und sich gleichzeitig neuen Herausforderungen zu stellen. Eine dieser Herausforderungen ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Bereichen wie der Telemedizin, der Verwaltung von Patientendatenbanken oder der Maximierung der Kontrolle der Pflegeleistungen.

In diesem Zusammenhang sind die Pflegekräfte aufgefordert, ihre Fähigkeiten zu aktualisieren und gleichzeitig ein breites Profil zu entwickeln, das ihnen den Zugang zu neuen Beschäftigungsmöglichkeiten ermöglicht. Aus diesen Anforderungen ergibt sich der Private Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Krankenpflege der TECH. Dieses umfassende Programm behandelt innovative Konzepte zur Nutzung neuer digitaler Technologien auf der Grundlage von KI, um die Effizienz und die Patientenversorgung zu verbessern.

Der Lehrplan befasst sich mit allgemeinen Themen zu Werkzeugen der künstlichen Intelligenz und enthält dann spezifische Module für Pflegekräfte, in denen die Anwendungen dieser Ressourcen analysiert werden, um die Ernährung von Patienten anzugehen oder ihre Genesung nach einem Eingriff zu überwachen. Nach der Vertiefung all dieser Inhalte werden die Pflegekräfte also in der Lage sein, digitale Gesundheitsprojekte zu leiten und eine personalisierte Pflege zu entwickeln, was ihren Wert für wettbewerbsfähigere Beschäftigungsmöglichkeiten erhöht.

Gleichzeitig verfügt diese Weiterbildung über eine 100%ige Online-Methodik, so dass die Pflegekräfte problemlos studieren und gleichzeitig ihren beruflichen oder persönlichen Verpflichtungen nachgehen können. Zudem ist der Lehrplan 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche von jedem Gerät mit Internetanschluss aus zugänglich, kann aber auch heruntergeladen werden. Darüber hinaus basiert der Lehr-Lern-Prozess auf der Anwendung der Relearning-Methode, die die Aneignung der wichtigsten Konzepte durch Wiederholungen erleichtert.

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Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

1.1. Geschichte der künstlichen Intelligenz

1.1.1. Ab wann spricht man von künstlicher Intelligenz?
1.1.2. Referenzen im Kino
1.1.3. Bedeutung der künstlichen Intelligenz
1.1.4. Technologien, die künstliche Intelligenz ermöglichen und unterstützen

1.2. Künstliche Intelligenz in Spielen

1.2.1. Spieltheorie
1.2.2. Minimax und Alpha-Beta-Beschneidung
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Neuronale Netzwerke

1.3.1. Biologische Grundlagen
1.3.2. Berechnungsmodell
1.3.3. Überwachte und nicht überwachte neuronale Netzwerke
1.3.4. Einfaches Perzeptron
1.3.5. Mehrschichtiges Perzeptron

1.4. Genetische Algorithmen

1.4.1. Geschichte
1.4.2. Biologische Grundlage
1.4.3. Problem-Kodierung
1.4.4. Erzeugung der Ausgangspopulation
1.4.5. Hauptalgorithmus und genetische Operatoren
1.4.6. Bewertung von Personen: Fitness

1.5. Thesauri, Vokabularien, Taxonomien

1.5.1. Wortschatz
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologien
1.5.5. Darstellung von Wissen: Semantisches Web

1.6. Semantisches Web

1.6.1. Spezifizierungen: RDF, RDFS und OWL
1.6.2. Schlussfolgerung/Begründung
1.6.3. Linked Data

1.7. Expertensysteme und DSS

1.7.1. Expertensysteme
1.7.2. Systeme zur Entscheidungshilfe

1.8. Chatbots und virtuelle Assistenten

1.8.1. Arten von Assistenten: Sprach- und textbasierte Assistenten
1.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf
1.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Tools für die Entwicklung von Assistenten: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. KI-Implementierungsstrategie
1.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz

1.10.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt
1.10.2. Schaffung einer Persönlichkeit: Sprache, Ausdrücke und Inhalt
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

2.1. Statistik

2.1.1. Die Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum
2.1.3. Variablen: Definition, Messskalen

2.2. Arten von statistischen Daten

2.2.1. Je nach Typ

2.2.1.1. Quantitative: kontinuierliche Daten und diskrete Daten
2.2.1.2. Qualitative: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten

2.2.2. Je nach Form

2.2.2.1. Numerisch
2.2.2.2. Text
2.2.2.3. Logisch

2.2.3. Je nach Quelle

2.2.3.1. Primär
2.2.3.2. Sekundär

2.3. Lebenszyklus der Daten

2.3.1. Etappen des Zyklus
2.3.2. Meilensteine des Zyklus
2.3.3. FAIR-Prinzipien

2.4. Die ersten Phasen des Zyklus

2.4.1. Definition von Zielen
2.4.2. Ermittlung des Ressourcenbedarfs
2.4.3. Gantt-Diagramm
2.4.4. Struktur der Daten

2.5. Datenerhebung

2.5.1. Methodik der Erhebung
2.5.2. Erhebungsinstrumente
2.5.3. Kanäle für die Erhebung

2.6. Datenbereinigung

2.6.1. Phasen der Datenbereinigung
2.6.2. Qualität der Daten
2.6.3. Datenmanipulation (mit R)

2.7. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse

2.7.1. Statistische Maßnahmen
2.7.2. Beziehungsindizes
2.7.3. Data Mining

2.8. Datenlager (Datawarehouse)

2.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen
2.8.2. Design
2.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte

2.9. Verfügbarkeit von Daten

2.9.1. Zugang
2.9.2. Nützlichkeit
2.9.3. Sicherheit

2.10. Regulatorische Aspekte

2.10.1. Datenschutzgesetz
2.10.2. Bewährte Verfahren
2.10.3. Andere regulatorische Aspekte

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

3.1. Datenwissenschaft

3.1.1. Datenwissenschaft
3.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler

3.2. Daten, Informationen und Wissen

3.2.1. Daten, Informationen und Wissen
3.2.2. Datentypen
3.2.3. Datenquellen

3.3. Von Daten zu Informationen

3.3.1. Datenanalyse
3.3.2. Arten der Analyse
3.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset

3.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

3.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
3.4.2. Visualisierungsmethoden
3.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

3.5. Qualität der Daten

3.5.1. Datenqualität
3.5.2. Datenbereinigung
3.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

3.6. Dataset

3.6.1. Dataset-Anreicherung
3.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
3.6.3. Ändern unseres Datensatzes

3.7. Ungleichgewicht

3.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
3.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
3.7.3. Dataset-Abgleich

3.8. Unüberwachte Modelle

3.8.1. Unüberwachtes Modell
3.8.2. Methoden
3.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

3.9. Überwachte Modelle

3.9.1. Überwachtes Modell
3.9.2. Methoden
3.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

3.10. Tools und bewährte Verfahren

3.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler
3.10.2. Das beste Modell
3.10.3. Nützliche Tools

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

4.1. Statistische Inferenz

4.1.1. Deskriptive Statistik vs. statistische Inferenz
4.1.2. Parametrische Verfahren
4.1.3. Nichtparametrische Verfahren

4.2. Explorative Analyse

4.2.1. Deskriptive Analyse
4.2.2. Visualisierung
4.2.3. Vorbereitung der Daten

4.3. Vorbereitung der Daten

4.3.1. Datenintegration und -bereinigung
4.3.2. Normalisierung der Daten
4.3.3. Attribute umwandeln

4.4. Verlorene Werte

4.4.1. Umgang mit verlorenen Werten
4.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden
4.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen

4.5. Datenrauschen

4.5.1. Lärmklassen und Attribute
4.5.2. Rauschfilterung
4.5.3. Rauscheffekt

4.6. Der Fluch der Dimensionalität

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Multidimensionale Datenreduktion

4.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen

4.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten
4.7.2. Prozess der Diskretisierung

4.8. Daten

4.8.1. Datenauswahl
4.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien
4.8.3. Methoden der Auswahl

4.9. Auswahl der Instanzen

4.9.1. Methoden für die Instanzauswahl
4.9.2. Auswahl der Prototypen
4.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl

4.10. Vorverarbeitung von Daten in Big-Data-Umgebungen

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz

5.1. Einführung in Algorithmus-Design-Strategien

5.1.1. Rekursion
5.1.2. Aufteilen und erobern
5.1.3. Andere Strategien

5.2. Effizienz und Analyse von Algorithmen

5.2.1. Maßnahmen zur Steigerung der Effizienz
5.2.2. Messung der Eingabegröße
5.2.3. Messung der Ausführungszeit
5.2.4. Schlimmster, bester und durchschnittlicher Fall
5.2.5. Asymptotische Notation
5.2.6. Kriterien für die mathematische Analyse von nichtrekursiven Algorithmen
5.2.7. Mathematische Analyse von rekursiven Algorithmen
5.2.8. Empirische Analyse von Algorithmen

5.3. Sortieralgorithmen

5.3.1. Konzept der Sortierung
5.3.2. Blase sortieren
5.3.3. Sortieren nach Auswahl
5.3.4. Reihenfolge der Insertion
5.3.5. Sortierung zusammenführen (Merge_Sort)
5.3.6. Schnelle Sortierung (Quick_Sort)

5.4. Algorithmen mit Bäumen

5.4.1. Konzept des Baumes
5.4.2. Binäre Bäume
5.4.3. Baumpfade
5.4.4. Ausdrücke darstellen
5.4.5. Geordnete binäre Bäume
5.4.6. Ausgeglichene binäre Bäume

5.5. Algorithmen mit Heaps

5.5.1. Heaps
5.5.2. Der Heapsort-Algorithmus
5.5.3. Prioritätswarteschlangen

5.6. Graph-Algorithmen

5.6.1. Vertretung
5.6.2. Lauf in Breite
5.6.3. Lauf in Tiefe
5.6.4. Topologische Anordnung

5.7. Greedy-Algorithmen

5.7.1. Die Greedy-Strategie
5.7.2. Elemente der Greedy-Strategie
5.7.3. Währungsumtausch
5.7.4. Das Problem des Reisenden
5.7.5. Problem mit dem Rucksack

5.8. Minimale Pfadsuche

5.8.1. Das Problem des minimalen Pfades
5.8.2. Negative Bögen und Zyklen
5.8.3. Dijkstra-Algorithmus

5.9. Greedy-Algorithmen auf Graphen

5.9.1. Der minimal aufspannende Baum
5.9.2. Algorithmus von Prim
5.9.3. Algorithmus von Kruskal
5.9.4. Komplexitätsanalyse

5.10. Backtracking

5.10.1. Das Backtracking
5.10.2. Alternative Techniken

Modul 6. Intelligente Systeme

6.1. Agententheorie

6.1.1. Geschichte des Konzepts
6.1.2. Definition von Agent
6.1.3. Agenten in der künstlichen Intelligenz
6.1.4. Agenten in der Softwareentwicklung

6.2. Agent-Architekturen

6.2.1. Der Denkprozess eines Agenten
6.2.2. Reaktive Agenten
6.2.3. Deduktive Agenten
6.2.4. Hybride Agenten
6.2.5. Vergleich

6.3. Informationen und Wissen

6.3.1. Unterscheidung zwischen Daten, Informationen und Wissen
6.3.2. Bewertung der Datenqualität
6.3.3. Methoden der Datenerfassung
6.3.4. Methoden der Informationsbeschaffung
6.3.5. Methoden zum Wissenserwerb

6.4. Wissensrepräsentation

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensrepräsentation
6.4.2. Definition der Wissensrepräsentation durch ihre Rollen
6.4.3. Merkmale einer Wissensrepräsentation

6.5. Ontologien

6.5.1. Einführung in Metadaten
6.5.2. Philosophisches Konzept der Ontologie
6.5.3. Computergestütztes Konzept der Ontologie
6.5.4. Bereichsontologien und Ontologien auf höherer Ebene
6.5.5. Wie erstellt man eine Ontologie?

6.6. Ontologiesprachen und Software für die Erstellung von Ontologien

6.6.1. RDF-Tripel, Turtle und N
6.6.2. RDF-Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Einführung in die verschiedenen Tools für die Erstellung von Ontologien
6.6.6. Installation und Verwendung von Protégé

6.7. Das semantische Web

6.7.1. Der aktuelle Stand und die Zukunft des semantischen Webs
6.7.2. Anwendungen des semantischen Webs

6.8. Andere Modelle der Wissensdarstellung

6.8.1. Wortschatz
6.8.2. Globale Sicht
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomien
6.8.6. Vergleich
6.8.7. Mind Map

6.9. Bewertung und Integration von Wissensrepräsentationen

6.9.1. Logik nullter Ordnung
6.9.2. Logik erster Ordnung
6.9.3. Beschreibende Logik
6.9.4. Beziehung zwischen verschiedenen Arten von Logik
6.9.5. Prolog: Programmierung auf Basis der Logik erster Ordnung

6.10. Semantische Reasoner, wissensbasierte Systeme und Expertensysteme

6.10.1. Konzept des Reasoners
6.10.2. Anwendungen eines Reasoners
6.10.3. Wissensbasierte Systeme
6.10.4. MYCIN, Geschichte der Expertensysteme
6.10.5. Elemente und Architektur von Expertensystemen
6.10.6. Erstellung von Expertensystemen

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining

7.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens

7.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung
7.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse
7.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses
7.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden
7.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen
7.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen
7.1.7. Grundlegende Lernkonzepte
7.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens

7.2. Datenexploration und Vorverarbeitung

7.2.1. Datenverarbeitung
7.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss
7.2.3. Datentypen
7.2.4. Datenumwandlung
7.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen
7.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen
7.2.7. Korrelationsmaßnahmen
7.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen
7.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion

7.3. Entscheidungsbaum

7.3.1. ID-Algorithmus
7.3.2. Algorithmus C
7.3.3. Übertraining und Beschneidung
7.3.4. Analyse der Ergebnisse

7.4. Bewertung von Klassifikatoren

7.4.1. Konfusionsmatrizen
7.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen
7.4.3. Kappa-Statistik
7.4.4. Die ROC-Kurve

7.5. Klassifizierungsregeln

7.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln
7.5.2. Einführung in die grafische Darstellung
7.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus

7.6. Neuronale Netze

7.6.1. Grundlegende Konzepte
7.6.2. Einfache neuronale Netze
7.6.3. Backpropagation-Algorithmus
7.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze

7.7. Bayessche Methoden

7.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit
7.7.2. Bayes-Theorem
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke

7.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle

7.8.1. Einfache lineare Regression
7.8.2. Multiple lineare Regression
7.8.3. Logistische Regression
7.8.4. Regressionsbäume
7.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM)
7.8.6. Maße für die Anpassungsgüte

7.9. Clustering

7.9.1. Grundlegende Konzepte
7.9.2. Hierarchisches Clustering
7.9.3. Probabilistische Methoden
7.9.4. EM-Algorithmus
7.9.5. B-Cubed-Methode
7.9.6. Implizite Methoden

7.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

7.10.1. Grundlegende Konzepte
7.10.2. Erstellung eines Korpus
7.10.3. Deskriptive Analyse
7.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning

8.1. Tiefes Lernen

8.1.1. Arten von tiefem Lernen
8.1.2. Anwendungen von tiefem Lernen
8.1.3. Vor- und Nachteile von tiefem Lernen

8.2. Operationen

8.2.1. Addition
8.2.2. Produkt
8.2.3. Transfer

8.3. Ebenen

8.3.1. Eingangsebene
8.3.2. Ausgeblendete Ebene
8.3.3. Ausgangsebene

8.4. Schichtenverbund und Operationen

8.4.1. Design-Architekturen
8.4.2. Verbindung zwischen Ebenen
8.4.3. Vorwärtsausbreitung

8.5. Aufbau des ersten neuronalen Netzes

8.5.1. Entwurf des Netzes
8.5.2. Festlegen der Gewichte
8.5.3. Training des Netzes

8.6. Trainer und Optimierer

8.6.1. Auswahl des Optimierers
8.6.2. Festlegen einer Verlustfunktion
8.6.3. Festlegung einer Metrik

8.7. Anwendung der Prinzipien des neuronalen Netzes

8.7.1. Aktivierungsfunktionen
8.7.2. Rückwärtsausbreitung
8.7.3. Einstellung der Parameter

8.8. Von biologischen zu künstlichen Neuronen

8.8.1. Funktionsweise eines biologischen Neurons
8.8.2. Wissensübertragung auf künstliche Neuronen
8.8.3. Herstellung von Beziehungen zwischen den beiden

8.9. Implementierung von MLP (Multilayer Perceptron) mit Keras

8.9.1. Definition der Netzstruktur
8.9.2. Modell-Kompilierung
8.9.3. Modell-Training

8.10. Fine Tuning der Hyperparameter von neuronalen Netzen

8.10.1. Auswahl der Aktivierungsfunktion
8.10.2. Einstellung der Learning Rate
8.10.3. Einstellung der Gewichte

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

9.1. Gradienten-Probleme

9.1.1. Techniken der Gradientenoptimierung
9.1.2. Stochastische Gradienten
9.1.3. Techniken zur Initialisierung der Gewichte

9.2. Wiederverwendung von vortrainierten Schichten

9.2.1. Transfer Learning Training
9.2.2. Merkmalsextraktion
9.2.3. Tiefes Lernen

9.3. Optimierer

9.3.1. Stochastische Gradientenabstiegs-Optimierer
9.3.2. Adam- und RMSprop-Optimierer
9.3.3. Moment-Optimierer

9.4. Planen der Lernrate

9.4.1. Automatische Steuerung der Lernrate
9.4.2. Lernzyklen
9.4.3. Bedingungen für die Glättung

9.5. Überanpassung

9.5.1. Kreuzvalidierung
9.5.2. Regulierung
9.5.3. Bewertungsmetriken

9.6. Praktische Leitlinien

9.6.1. Entwurf des Modells
9.6.2. Auswahl der Metriken und Bewertungsparameter
9.6.3. Testen von Hypothesen

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Transfer Learning Training
9.7.2. Merkmalsextraktion
9.7.3. Tiefes Lernen

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Bildtransformationen
9.8.2. Generierung synthetischer Daten
9.8.3. Textumwandlung

9.9. Praktische Anwendung von Transfer Learning

9.9.1. Transfer Learning Training
9.9.2. Merkmalsextraktion
9.9.3. Tiefes Lernen

9.10. Regulierung

9.10.1. L und L
9.10.2. Maximale Entropie-Regularisierung
9.10.3. Dropout

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek
10.1.2. Training von Modellen mit TensorFlow
10.1.3. Operationen mit Graphen in TensorFlow

10.2. TensorFlow und NumPy

10.2.1. NumPy-Berechnungsumgebung für TensorFlow
10.2.2. Verwendung von NumPy-Arrays mit TensorFlow
10.2.3. NumPy-Operationen für TensorFlow-Graphen

10.3. Anpassung von Modellen und Trainingsalgorithmen

10.3.1. Erstellen von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow
10.3.2. Verwaltung von Trainingsparametern
10.3.3. Verwendung von Optimierungstechniken für das Training

10.4. TensorFlow-Funktionen und -Graphen

10.4.1. Funktionen mit TensorFlow
10.4.2. Verwendung von Graphen für das Modelltraining
10.4.3. Optimieren von Graphen mit TensorFlow-Operationen

10.5. Laden und Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow

10.5.1. Laden von Datensätzen mit TensorFlow
10.5.2. Vorverarbeiten von Daten mit TensorFlow
10.5.3. Verwendung von TensorFlow-Tools zur Datenmanipulation

10.6. Die tfdata-API

10.6.1. Verwendung der tfdata-API für die Datenverarbeitung
10.6.2. Konstruktion von Datenströmen mit tfdata
10.6.3. Verwendung der tfdata-API für das Modelltraining

10.7. Das TFRecord-Format

10.7.1. Verwendung der TFRecord-API für die Datenserialisierung
10.7.2. Laden von TFRecord-Dateien mit TensorFlow
10.7.3. Verwendung von TFRecord-Dateien für das Modelltraining

10.8. Keras Vorverarbeitungsschichten

10.8.1. Verwendung der Keras-API für die Vorverarbeitung
10.8.2. Aufbau von Keras-Vorverarbeitungs-Pipelines
10.8.3. Verwendung der Keras Vorverarbeitungs-API für das Modelltraining

10.9. Das Projekt TensorFlow Datasets

10.9.1. Verwendung von TensorFlow Datasets zum Laden von Daten
10.9.2. Vorverarbeitung von Daten mit TensorFlow Datasets
10.9.3. Verwendung von TensorFlow Datasets für das Modelltraining

10.10. Erstellen einer Deep-Learning-Anwendung mit TensorFlow

10.10.1. Praktische Anwendung
10.10.2. Aufbau einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow
10.10.3. Trainieren eines Modells mit TensorFlow
10.10.4. Verwendung der Anwendung für die Vorhersage von Ergebnissen

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

11.1. Die Visual-Cortex-Architektur

11.1.1. Funktionen des visuellen Kortex
11.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens
11.1.3. Modelle der Bildverarbeitung

11.2. Faltungsschichten

11.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung
11.2.2. Faltung D
11.2.3. Aktivierungsfunktionen

11.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras

11.3.1. Pooling und Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Arten des Pooling

11.4. CNN-Architektur

11.4.1. VGG-Architektur
11.4.2. AlexNet-Architektur
11.4.3. ResNet-Architektur

11.5. Implementierung eines ResNet CNN mit Keras

11.5.1. Initialisierung der Gewichte
11.5.2. Definition der Eingabeschicht
11.5.3. Definition der Ausgabe

11.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen

11.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle
11.6.2. Verwendung von vortrainierten Modellen
11.6.3. Vorteile von vortrainierten Modellen

11.7. Vortrainierte Modelle für das Transferlernen

11.7.1. Transferlernen
11.7.2. Prozess des Transferlernens
11.7.3. Vorteile des Transferlernens

11.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision

11.8.1. Klassifizierung von Bildern
11.8.2. Objekte in Bildern lokalisieren
11.8.3. Objekterkennung

11.9. Objekterkennung und Objektverfolgung

11.9.1. Methoden zur Objekterkennung
11.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung
11.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken

11.10. Semantische Segmentierung

11.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung
11.10.1. Kantenerkennung
11.10.1. Regelbasierte Segmentierungsmethoden

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

12.1. Textgenerierung mit RNN

12.1.1. Training eines RNN für die Texterzeugung
12.1.2. Generierung natürlicher Sprache mit RNN
12.1.3. Anwendungen zur Texterzeugung mit RNN

12.2. Erstellung von Trainingsdatensätzen

12.2.1. Vorbereitung der Daten für das RNN-Training
12.2.2. Speicherung des Trainingsdatensatzes
12.2.3. Bereinigung und Transformation der Daten
12.2.4. Sentiment-Analyse

12.3. Ranking von Meinungen mit RNN

12.3.1. Erkennung von Themen in Kommentaren
12.3.2. Stimmungsanalyse mit Deep-Learning-Algorithmen

12.4. Encoder-Decoder-Netz für neuronale maschinelle Übersetzung

12.4.1. Training eines RNN für maschinelle Übersetzung
12.4.2. Verwendung eines Encoder-Decoder-Netzwerks für die maschinelle Übersetzung
12.4.3. Verbesserung der Genauigkeit der maschinellen Übersetzung mit RNNs

12.5. Aufmerksamkeitsmechanismen

12.5.1. Implementierung von Aufmerksamkeitsmechanismen in RNN
12.5.2. Verwendung von Betreuungsmechanismen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
12.5.3. Vorteile von Betreuungsmechanismen in neuronalen Netzen

12.6. Transformer-Modelle

12.6.1. Verwendung von Transformer-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache
12.6.2. Anwendung von Transformer-Modellen für die Sicht
12.6.3. Vorteile von Transformer-Modellen

12.7. Transformers für die Sicht

12.7.1. Verwendung von Transformer für die Sicht
12.7.2. Vorverarbeitung von Bilddaten
12.7.3. Training eines Transformer-Modells für die Sicht

12.8. Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.8.1. Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.2. Anwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek
12.8.3. Vorteile der Hugging Face Transformers-Bibliothek

12.9. Andere Transformer-Bibliotheken. Vergleich

12.9.1. Vergleich zwischen den verschiedenen Transformer-Bibliotheken
12.9.2. Verwendung der anderen Transformer-Bibliotheken
12.9.3. Vorteile der anderen Transformer-Bibliotheken

12.10. Entwicklung einer NLP-Anwendung mit RNN und Aufmerksamkeit. Praktische Anwendung

12.10.1. Entwicklung einer Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNN und Aufmerksamkeit
12.10.2. Verwendung von RNN, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformers-Modellen in der Anwendung
12.10.3. Bewertung der praktischen Umsetzung

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle

13.1. Effiziente Datendarstellungen

13.1.1. Reduzierung der Dimensionalität
13.1.2. Tiefes Lernen
13.1.3. Kompakte Repräsentationen

13.2. Realisierung von PCA mit einem unvollständigen linearen automatischen Kodierer

13.2.1. Trainingsprozess
13.2.2. Python-Implementierung
13.2.3. Verwendung von Testdaten

13.3. Gestapelte automatische Kodierer

13.3.1. Tiefe neuronale Netze
13.3.2. Konstruktion von Kodierungsarchitekturen
13.3.3. Verwendung der Regularisierung

13.4. Faltungs-Autokodierer

13.4.1. Entwurf eines Faltungsmodells
13.4.2. Training von Faltungsmodellen
13.4.3. Auswertung der Ergebnisse

13.5. Automatische Entrauschung des Encoders

13.5.1. Anwendung von Filtern
13.5.2. Entwurf von Kodierungsmodellen
13.5.3. Anwendung von Regularisierungstechniken

13.6. Automatische Verteilkodierer

13.6.1. Steigerung der Kodierungseffizienz
13.6.2. Minimierung der Anzahl von Parametern
13.6.3. Verwendung von Regularisierungstechniken

13.7. Automatische Variationskodierer

13.7.1. Verwendung der Variationsoptimierung
13.7.2. Unüberwachtes tiefes Lernen
13.7.3. Tiefe latente Repräsentationen

13.8. Modische MNIST-Bilderzeugung

13.8.1. Mustererkennung
13.8.2. Bilderzeugung
13.8.3. Training Tiefer Neuronaler Netze

13.9. Generative Adversarial Networks und Diffusionsmodelle

13.9.1. Bildbasierte Inhaltsgenerierung
13.9.2. Modellierung von Datenverteilungen
13.9.3. Verwendung von Adversarial Networks 

13.10. Implementierung der Modelle

13.10.1. Praktische Anwendung
13.10.2. Implementierung der Modelle
13.10.3. Verwendung von realen Daten
13.10.4. Auswertung der Ergebnisse

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing

4.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.1.1. Einführung in das bio-inspirierte Computing

14.2. Algorithmen zur sozialen Anpassung

14.2.1. Bioinspiriertes Computing auf der Grundlage von Ameisenkolonien
14.2.2. Varianten von Ameisenkolonie-Algorithmen
14.2.3. Cloud-basiertes Computing auf Partikelebene

14.3. Genetische Algorithmen

14.3.1. Allgemeine Struktur
14.3.2. Implementierungen der wichtigsten Operatoren

14.4. Explorations-Ausbeutungsraum-Strategien für genetische Algorithmen

14.4.1. CHC-Algorithmus
14.4.2. Multimodale Probleme

14.5. Evolutionäre Berechnungsmodelle (I)

14.5.1. Evolutionäre Strategien
14.5.2. Evolutionäre Programmierung
14.5.3. Algorithmen auf der Grundlage der differentiellen Evolution

14.6. Evolutionäre Berechnungsmodelle (II)

14.6.1. Evolutionäre Modelle auf der Grundlage der Schätzung von Verteilungen (EDA)
14.6.2. Genetische Programmierung

14.7. Evolutionäre Programmierung angewandt auf Lernprobleme

14.7.1. Regelbasiertes Lernen
14.7.2. Evolutionäre Methoden bei Instanzauswahlproblemen

14.8. Multi-Objektive Probleme

14.8.1. Konzept der Dominanz
14.8.2. Anwendung evolutionärer Algorithmen auf multikriterielle Probleme

14.9. Neuronale Netze (I)

14.9.1. Einführung in neuronale Netzwerke
14.9.2. Praktisches Beispiel mit neuronalen Netzwerken

14.10. Neuronale Netze

14.10.1. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der medizinischen Forschung
14.10.2. Anwendungsbeispiele für neuronale Netze in der Wirtschaft
14.10.3. Anwendungsfälle für neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen

15.1. Finanzdienstleistungen

15.1.1. Die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Finanzdienstleistungen. Chancen und Herausforderungen
15.1.2. Anwendungsbeispiele
15.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.2. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

15.2.1. Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen
15.2.2. Anwendungsbeispiele

15.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen

15.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.4. Retail

15.4.1. Auswirkungen von KI im Retail. Chancen und Herausforderungen
15.4.2. Anwendungsbeispiele
15.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.5. Industrie

15.5.1. Auswirkungen von KI in der Industrie. Chancen und Herausforderungen
15.5.2. Anwendungsbeispiele

15.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie

15.6.1. Anwendungsbeispiele
15.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.7. Öffentliche Verwaltung

15.7.1. Auswirkungen von KI in der Öffentlichen Verwaltung. Chancen und Herausforderungen
15.7.2. Anwendungsbeispiele
15.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.8. Bildung

15.8.1. Auswirkungen von KI in der Bildung. Chancen und Herausforderungen
15.8.2. Anwendungsbeispiele
15.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.9. Forst- und Landwirtschaft

15.9.1. Auswirkungen von KI in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen
15.9.2. Anwendungsbeispiele
15.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

15.10. Personalwesen

15.10.1. Auswirkungen von KI im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen
15.10.2. Anwendungsbeispiele
15.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
15.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

Modul 16. Anwendung von Sprachassistenten in der künstlichen Intelligenz für die Krankenpflege

16.1. Einführung in Sprachassistenten in der KI für die Krankenpflege

16.1.1. Kontext der KI im Gesundheitswesen und ihre Anwendung in der Krankenpflege
16.1.2. Vorteile von Sprachassistenten in der Pflege
16.1.3. Spezifische Anwendungen in der Krankenpflege
16.1.4. Trends bei Sprachassistenten im Gesundheitswesen

16.2. Typologien von Sprachassistenten im Gesundheitswesen

16.2.1. Arten von Sprachassistenten im Gesundheitswesen (Synthesia, Heygen)
16.2.2. Unterschiede zwischen Sprachassistenten in Unterstützungs-, Diagnose- und Follow-up-Rollen
16.2.3. Beispiele für Sprachassistenten und Anwendungsfälle in der Krankenpflege
16.2.4. Vergleich zwischen automatischen Assistenten und hybriden Assistenten (mit menschlichem Eingriff)

16.3. Implementierung von Sprachassistenten im Gesundheitswesen

16.3.1. Vorteile von Sprachassistenten im Gesundheitsumfeld für die Krankenpflege
16.3.2. Herausforderungen bei der Implementierung von Assistenten in klinische Prozesse
16.3.3. Technische Voraussetzungen für die Implementierung im Gesundheitswesen
16.3.4. Bewertung der Wirksamkeit und des Nutzens in der Gesundheitserziehung

16.4. Erstellung personalisierter Assistenten in ChatGPT

16.4.1. Einführung in die Erstellung eines Chatbots in ChatGPT
16.4.2. Prozess der Personalisierung eines Assistenten für die Krankenpflege (Teil 1)
16.4.3. Prozess der Personalisierung eines Assistenten für die Krankenpflege (Teil 2)
16.4.4. Praktische Beispiele für personalisierte Assistenten im Gesundheitswesen

16.5. Auswirkungen von KI und Automatisierung auf den Gesundheitssektor

16.5.1. Veränderungen der Berufsrollen aufgrund von KI
16.5.2. Anpassung von Pflegefachkräften an KI-Technologien
16.5.3. Auswirkungen von Sprachassistenten auf die Ausbildung von Gesundheitsfachkräften
16.5.4. Bewertung der Auswirkungen der Automatisierung im Gesundheitssektor

16.6. Integration von Sprachassistenten in die Ausbildung von Pflegekräften

16.6.1. Die Rolle von Sprachassistenten in der klinischen Ausbildung
16.6.2. Einsatz von Assistenten in klinischen Fallsimulationen
16.6.3. Anwendung in der klinischen Praxis und Entscheidungsfindung
16.6.4. Werkzeuge für die kontinuierliche Fortbildung mit Assistenten

16.7. Sprachassistenten in der emotionalen Patientenbetreuung

16.7.1. Anwendungen von Assistenten zur emotionalen Unterstützung
16.7.2. Beispiele für Sprachassistenten in der psychologischen Unterstützung
16.7.3. Grenzen der emotionalen Unterstützung durch Sprachassistenten
16.7.4. Überlegungen für den Einsatz von KI in der emotionalen Unterstützung

16.8. Verbesserung der Effizienz und Patientenversorgung mit KI-Assistenten

16.8.1. Verwaltung von Anfragen und häufig gestellten Fragen mit Assistenten
16.8.2. Optimierung der Kommunikation zwischen Patient und Pflegekraft
16.8.3. Anwendungen von Assistenten in der Pflegekoordination
16.8.4. Bewertung der Auswirkungen von Assistenten auf die klinische Effizienz

16.9. Entwicklung und Anpassung von Konversationswerkzeugen für die Krankenpflege

16.9.1. Prozess der Entwicklung eines Sprachassistenten von Grund auf
16.9.2. Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse der Krankenpflege
16.9.3. Aktualisierung und kontinuierliche Verbesserung von Sprachassistenten
16.9.4. Implementierung von Assistenten in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens

16.10. E-Learning und kontinuierliche Fortbildung in KI für die Krankenpflege

16.10.1. Bedeutung von kontinuierlichem Lernen der KI für die Krankenpflege
16.10.2. E-Learning-Plattformen in der KI und Assistenten
16.10.3. Berufliche Weiterentwicklung in KI für Gesundheitsfachkräfte
16.10.4. Die Zukunft der Ausbildung in KI für Pflegekräfte und Gesundheitsfachkräfte

Modul 17. Einsatz von künstlicher Intelligenz und virtueller Realität zur emotionalen Unterstützung in der Krankenpflege

17.1. Einführung in die KI-gestützte emotionale Unterstützung (Woebot)

17.1.1. Konzept und Bedeutung der emotionalen Unterstützung in der KI
17.1.2. Vorteile und Grenzen der emotionalen Unterstützung durch KI
17.1.3. Die wichtigsten Anwendungen im Bereich der psychischen Gesundheit
17.1.4. Unterschiede zur traditionellen emotionalen Unterstützung

17.2. Chatbots in der emotionalen Unterstützung

17.2.1. Arten von Chatbots, die für emotionale Unterstützung verfügbar sind (Replika, Wysa)
17.2.2. Beispiele für Chatbots in der psychischen Gesundheit
17.2.3. Grenzen von Chatbots in der emotionalen Unterstützung
17.2.4. Anwendungsfälle von Chatbots im Gesundheitssektor

17.3. KI-Tools für psychische Gesundheit (Youper, Koko)

17.3.1. KI-Erfolgsgeschichten in der psychischen Gesundheit
17.3.2. Aktuelle Tools zur emotionalen Unterstützung
17.3.3. Integration von KI in Therapien der psychischen Gesundheit
17.3.4. Messung der Wirksamkeit von KI-Tools

17.4. Datenschutz und Sicherheit bei KI-gestützter emotionaler Unterstützung

17.4.1. Bedeutung des Datenschutzes in der KI-gestützten emotionalen Unterstützung
17.4.2. Datenschutzbestimmungen für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen
17.4.3. Datensicherheit in emotionalen Unterstützungssystemen
17.4.4. Ethik und Schutz von sensiblen Informationen

17.5. Vergleich zwischen traditioneller und künstlicher emotionaler Unterstützung

17.5.1. Aktuelle Herausforderungen bei beiden Ansätzen
17.5.2. Vorteile der Kombination von KI mit traditionellen Methoden
17.5.3. Fallstudien zur gemischten emotionalen Unterstützung
17.5.4. Herausforderungen bei der Implementierung und Akzeptanz von KI-Unterstützung

17.6. Virtuelle Realität in der Patientenversorgung (Psious, RelieVRx)

17.6.1. Einführung in die virtuelle Realität im Gesundheitswesen
17.6.2. Geräte der virtuellen Realität und ihre medizinische Anwendung
17.6.3. Virtuelle Realität in der Patientenvorbereitung
17.6.4. Entwicklung der virtuellen Realität im Gesundheitswesen

17.7. Anwendungen der virtuellen Realität in der Rehabilitation (MindMotion, VRHealth)

17.7.1. Einsatz von virtueller Realität in der motorischen Rehabilitation
17.7.2. Schmerzmanagement mit virtueller Realität
17.7.3. Behandlung von Phobien und Angstzuständen
17.7.4. Erfolgsbeispiele für die Rehabilitation mit virtueller Realität

17.8. Ethische Erwägungen bei der Verwendung von virtueller Realität

17.8.1. Ethische Aspekte bei Behandlungen mit virtueller Realität
17.8.2. Patientensicherheit in virtuellen Umgebungen
17.8.3. Risiken der Abhängigkeit und Überbeanspruchung durch die virtuelle Realität
17.8.4. Vorschriften für den Einsatz von virtueller Realität im Gesundheitswesen

17.9. Vergleich von traditionellen Behandlungen und virtueller Realität

17.9.1. Unterschiede in der Wirksamkeit der beiden Ansätze
17.9.2. Anwendungsfälle für gemischte Behandlungen
17.9.3. Kosten-Nutzen-Analyse
17.9.4. Expertenmeinung zum Einsatz der virtuellen Realität

17.10. Zukunft der virtuellen Realität in der Patientenversorgung

17.10.1. Technologische Fortschritte bei der Anwendung der virtuellen Realität im Gesundheitswesen
17.10.2. Vorhersagen über die Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung
17.10.3. Integration der virtuellen Realität in die reguläre medizinische Praxis
17.10.4. Zukünftige Möglichkeiten für die Ausbildung in virtueller Realität

Modul 18. Klinisches Management und Personalisierung der Pflege mit künstlicher Intelligenz

18.1. Einführung in das klinische Management mit KI (IBM Watson Health)

18.1.1. Grundlegende Konzepte des KI-gestützten klinischen Managements
18.1.2. Bedeutung von KI für die Optimierung klinischer Ressourcen
18.1.3. Erfolgreiche Fälle von KI-Implementierung in Krankenhäusern
18.1.4. Analyse der Ergebnisse und Verbesserungen im klinischen Management

18.2. Optimierung von Krankenhausressourcen mit KI (Qventus)

18.2.1. Betten- und Ressourcenmanagement mit KI
18.2.2. KI im Management medizinischer Geräte
18.2.3. Integration von KI in bestehende Krankenhaussysteme
18.2.4. Vorteile und Herausforderungen der Automatisierung bei klinischen Ressourcen

18.3. Vergleich zwischen traditionellen und KI-Tools

18.3.1. Unterschiede in der Effizienz von traditionellen und KI-Tools
18.3.2. Vorteile von KI-Tools im klinischen Management
18.3.3. Kostenanalyse traditioneller vs. KI-Tools
18.3.4. Fallstudien über die Anwendung von KI-Tools

18.4. KI im Zeit- und Terminmanagement (Zocdoc, Qure4u)

18.4.1. Optimierung von klinischen Zeitplänen mit KI
18.4.2. KI für Terminmanagement und Konsultationsplanung
18.4.3. Verkürzung von Wartezeiten durch KI
18.4.4. Effizienz bei der Zuteilung von Zeitressourcen durch KI

18.5. Patientenfernüberwachung mit KI (Current Health, Biofourmis)

18.5.1. Einführung in die Patientenfernüberwachung
18.5.2. KI-Tools für die Fernüberwachung
18.5.3. Frühwarnsysteme in der unterstützten Überwachung
18.5.4. Telemedizinische Plattformen mit KI

18.6. KI-Anwendungen bei chronischen Krankheiten (Glytec, Kaia Health)

18.6.1. Einsatz von KI bei der Überwachung chronischer Krankheiten
18.6.2. Einsatz von ORMON CONNECT
18.6.3. Vergleich zwischen traditioneller und KI-gestützter Überwachung
18.6.4. Vorteile der KI im Management chronischer Krankheiten

18.7. Ethische Erwägungen bei der Überwachung durch KI

18.7.1. Ethische Überlegungen zum Einsatz von KI bei der Patientenüberwachung
18.7.2. Datenschutz bei der Fernüberwachung
18.7.3. Datenschutzbestimmungen in KI-Systemen
18.7.4. Beispiele für erfolgreiche und ethische Praxis bei der Überwachung

18.8. Personalisiertes Pflegemanagement mit KI

18.8.1. Einführung in die personalisierte Pflege mit KI
18.8.2. Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen
18.8.3. Erstellung personalisierter Beratung mit ChatGPT
18.8.4. KI-Tools für die Personalisierung der Pflege

18.9. Pflegeplanung mit KI (Mediktor)

18.9.1. Erstellung personalisierter Pflegepläne
18.9.2. Vorteile und Anwendungen von unterstützten Pflegeplänen
18.9.3. Vergleich zwischen traditioneller und personalisierter Pflege
18.9.4. Fallstudien zu Pflegeplänen mit KI

18.10. Umsetzung von personalisierten Plänen in der Krankenpflege

18.10.1. Implementierung von KI in der personalisierten Krankenpflege
18.10.2. Fallstudien zur Personalisierung der Pflege mit KI
18.10.3. Umsetzungsstrategien in Pflegeplänen
18.10.4. Zukunft der KI in der Krankenpflege und der personalisierten Pflege

Modul 19. Verbesserung der körperlichen Aktivität mit künstlicher Intelligenz und virtueller Realität für die Krankenpflege

19.1. Einführung in KI bei körperlicher Aktivität (Google Fit)

19.1.1. Bedeutung von KI im Bereich der körperlichen Aktivität
19.1.2. Anwendungen von KI im Fitness-Tracking
19.1.3. Vorteile des Einsatzes von KI zur Verbesserung der körperlichen Leistungsfähigkeit
19.1.4. Erfolgsgeschichten der KI bei der Trainingsoptimierung

19.2. KI-Tools für das Tracking körperlicher Aktivität (Whoop, Google Fit)

19.2.1. Arten von KI-Tracking-Geräten
19.2.2. Intelligente Sensoren und Wearables
19.2.3. Vorteile der Nutzung von KI für das kontinuierliche Tracking
19.2.4. Beispiele für Tracking-Plattformen

19.3. Virtuelle und erweiterte Realität im Fitnesstraining

19.3.1. Einführung in virtuelle Realität (VR) und erweiterte Realität (AR)
19.3.2. Anwendung von VR und AR in Fitnessprogrammen
19.3.3. Vorteile der Immersion in Umgebungen der erweiterten Realität
19.3.4. Fallstudien zum Training mit VR und AR

19.4. Plattformen und Anwendungen für das Tracking körperlicher Aktivität (MyFitnessPal, Jefit)

19.4.1. Mobile Anwendungen zur Erfassung der körperlichen Aktivität
19.4.2. Innovative KI-basierte Plattformen
19.4.3. Vergleich zwischen traditionellen und KI-Anwendungen
19.4.4. Beispiele für beliebte Plattformen

19.5. Anpassung von Trainingsplänen mit KI

19.5.1. Erstellung individueller Trainingspläne
19.5.2. Datenanalyse für Anpassungen in Echtzeit
19.5.3. KI zur Optimierung von Abläufen und Zielen
19.5.4. Beispiele für individuelle Pläne

19.6. Motivation und Überwachung des Fortschritts mit KI-Tools

19.6.1. KI zur Analyse von Fortschritt und Leistung
19.6.2. KI-unterstützte Motivationstechniken
19.6.3. Echtzeit-Feedback und personalisierte Motivation
19.6.4. Erfolgsgeschichten zur Verbesserung der Therapietreue

19.7. Vergleichende Analyse von traditionellen und KI-Methoden

19.7.1. Effizienz der traditionellen Methoden gegenüber KI
19.7.2. Kosten und Nutzen des Einsatzes von KI im Training
19.7.3. Herausforderungen und Grenzen der Technologie im körperlichen Bereich
19.7.4. Expertenmeinungen zum Einfluss der KI

19.8. Ethik und Datenschutz beim Tracking körperlicher Aktivitäten durch KI

19.8.1. Schutz personenbezogener Daten in KI-Tools
19.8.2. Datenschutzbestimmungen in KI- Geräten
19.8.3. Haftung bei der Verwendung von Daten über körperliche Aktivität
19.8.4. Ethik beim Erfassen und Analysieren von personenbezogenen Daten

19.9. Zukunft der KI im Bereich Training und körperliche Aktivität

19.9.1. Technologische Fortschritte in KI und Fitness
19.9.2. Vorhersagen über den Einfluss von KI auf körperliche Aktivität
19.9.3. Entwicklungspotenzial für die erweiterte Realität
19.9.4. Langfristige Vision der KI im Bereich des Sports

19.10. Fallstudien zur Steigerung der körperlichen Aktivität durch KI

19.10.1. Fallstudien zur Trainingsoptimierung
19.10.2. Nutzererfahrungen bei der Verbesserung ihrer Leistung
19.10.3. Analyse von Daten aus KI- und Fitnessstudien
19.10.4. Ergebnisse und Schlussfolgerungen zum Einfluss von KI

Modul 20. Optimierung der Ernährung und Gesundheitserziehung mit künstlicher Intelligenz in der Krankenpflege

20.1. Grundlagen der personalisierten Ernährung mit KI in der Krankenpflege

20.1.1. Grundlagen der personalisierten Ernährung
20.1.2. Rolle der KI in der personalisierten Ernährung
20.1.3. Vorteile der Personalisierung von Ernährungsplänen
20.1.4. Erfolgsbeispiele für eine personalisierte Ernährung

20.2. KI-Anwendungen für die Ernährung

20.2.1. Mobile KI-gestützte Ernährungsanwendungen (MyFitnessPal, Foodvisor, Yazio)
20.2.2. Tools zum Tracking der Ernährung
20.2.3. Vergleich von KI-Anwendungen für die Ernährung
20.2.4. Überblick über beliebte Anwendungen

20.3. Assistenten für personalisierte Ernährung

20.3.1. KI für Ernährungsempfehlungen (Nutrino, Viome, Noom)
20.3.2. Virtuelle Ernährungsassistenten
20.3.3. Beispiele für Personalisierung in der Ernährung
20.3.4. Herausforderungen bei der Entwicklung von Ernährungsassistenten

20.4. Vergleich von traditionellen und KI-Tools in der Ernährung

20.4.1. Effektivität traditioneller Methoden gegenüber KI
20.4.2. Vorteile von KI gegenüber konventionellen Methoden
20.4.3. Kosten und Zugänglichkeit von KI-Tools
20.4.4. Vergleichende Fallstudien

20.5. Zukunft der KI-gestützten Ernährung

20.5.1. Technologische Innovationen in der Ernährung
20.5.2. Vorhersagen über den Einfluss von KI auf die Ernährung
20.5.3. Künftige Herausforderungen bei der Personalisierung der Ernährung
20.5.4. Langfristige Vision der KI in der Ernährung

20.6. KI-Tools für Aufklärung und Gesundheitserziehung

20.6.1. Einführung in KI-Tools für die Gesundheitserziehung
20.6.2. Anleitung zur Erstellung effektiver Aufklärungsprompts
20.6.3. Einführung in Gemini
20.6.4. Einführung in ChatGPT

20.7. Optimierung von Bildungsrecherchen mit KI

20.7.1. KI-unterstützte Suchmaschinen
20.7.2. Beispiele für Suchmaschinen in der Gesundheitserziehung
20.7.3. Erweiterte Suchfunktionen mit KI
20.7.4. Verwendung von speziellen Operatoren zur Verbesserung der Suche

20.8. Verbesserte akademische Präsentationen mit KI

20.8.1. KI-Tools für akademische Präsentationen
20.8.2. ChatGPT für wissenschaftliche Präsentationen
20.8.3. Gemini für Veranstaltungspräsentationen
20.8.4. Weitere Plattformen wie Gamma.app, Beautiful AI und Tome

20.9. Erstellen von wissenschaftlichen Postern mit KI

20.9.1. Einführung in KI-Tools für Poster
20.9.2. Visme als Werkzeug für wissenschaftliche Poster
20.9.3. Biorender für die Visualisierung von wissenschaftlichen Informationen
20.9.4. Jasper und Canva für die Erstellung von Postern

20.10. Erstellung von pädagogischen Assistenten und Avataren

20.10.1. KI bei der Erstellung von pädagogischen Avataren
20.10.2. Konversationsmaschinen für pädagogische Assistenten
20.10.3. Werkzeuge wie Heygen und Synthesia
20.10.4. Studio D-ID bei der Erstellung von interaktiven Avataren

Dieses Programm mit 20 akademischen Modulen ist das umfassendste in der Hochschullandschaft zu den Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Krankenpflege“