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Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert den Bereich der diagnostischen Bildgebung und ermöglicht schnellere und genauere Diagnosen in Bereichen wie der Radiologie und der Nuklearmedizin. In der Tat wurden Deep-Learning-Algorithmen zunehmend in Diagnoseinstrumente integriert und ermöglichen die Früherkennung von Krankheiten wie Brustkrebs oder Lungenentzündung.

So entstand dieser private Masterstudiengang, dank dem Ärzte mit den führenden Tools und Plattformen wie IBM Watson Imaging und DeepMind AI vertraut gemacht werden, die die Interpretation medizinischer Bilder revolutionieren. Darüber hinaus werden die Planung von Experimenten und die Analyse von Ergebnissen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von neuronalen Netzen und der Verarbeitung natürlicher Sprache liegt, was die medizinische Dokumentation erleichtert.

Außerdem werden Fachleute intensiv in fortgeschrittenen KI-Anwendungen in klinischen Studien fortgebildet, wobei Modelle der künstlichen Intelligenz für die genaue Auswertung medizinischer Bilder entworfen und validiert werden. Dieser praxisorientierte Ansatz umfasst die Integration von Daten aus verschiedenen biomedizinischen Quellen sowie die Nutzung neuer Technologien wie virtuelle und erweiterte Realität.

Schließlich wird die Personalisierung und Automatisierung der medizinischen Diagnostik mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erörtert, wobei untersucht wird, wie die Präzisionsmedizin die Gesundheitsversorgung revolutioniert. Zudem kann künstliche Intelligenz bei der Sequenzierung von Genomen und der Analyse von Mikrobiom-Bildern sowie bei der Verwaltung komplexer Daten in klinischen Studien eingesetzt werden. Dieser umfassende Ansatz wird die Diagnosegenauigkeit verbessern und die ethischen und rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Medizin behandeln.

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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. Wissensrepräsentation: 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. Eine Persönlichkeit schaffen: Sprache, Ausdrücke und Inhalt 
1.10.3. Tendenzen der künstlichen Intelligenz 
1.10.4. Reflexionen

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

2.1. Die Statistik 

2.1.1. Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen 
2.1.2. Population, Stichprobe, Individuum 
2.1.3. Variablen: Definition und Mess-Skalen 

2.2. Arten von statistischen Daten 

2.2.1. Je nach Typ 

2.2.1.1. Quantitativ: kontinuierliche Daten und diskrete Daten 
2.2.1.2. Qualitativ: 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 nicht-rekursiven 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 zur Serialisierung von Daten
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. Erstellen 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-Netzes 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 

14.1. 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. Innovationen der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung 

16.1. Technologien und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung mit IBM Watson Imaging Clinical Review

16.1.1. Führende Software-Plattformen für die medizinische Bildanalyse
16.1.2. Radiologie-spezifische Deep Learning Tools
16.1.3. Innovationen bei der Hardware zur Beschleunigung der Bildverarbeitung
16.1.4. Integration von Systemen der künstlichen Intelligenz in bestehende Krankenhausinfrastrukturen

16.2. Statistische Methoden und Algorithmen zur medizinischen Bildinterpretation mit DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

16.2.1. Algorithmen zur Bildsegmentierung
16.2.2. Klassifizierungs- und Erkennungstechniken in medizinischen Bildern
16.2.3. Verwendung von Convolutional Neural Networks in der Radiologie
16.2.4. Methoden zur Rauschunterdrückung und Verbesserung der Bildqualität

16.3. Planung von Experimenten und Analyse der Ergebnisse in der diagnostischen Bildgebung mit Google Cloud Healthcare API

16.3.1. Entwurf von Validierungsprotokollen für Algorithmen der künstlichen Intelligenz
16.3.2. Statistische Methoden zum Vergleich der Leistungen von künstlicher Intelligenz und Radiologen
16.3.3. Einrichtung von multizentrischen Studien zum Testen von künstlicher Intelligenz
16.3.4. Interpretation und Präsentation der Ergebnisse von Leistungstests

16.4. Erkennung subtiler Muster in niedrig aufgelösten Bildern

16.4.1. Künstliche Intelligenz für die Frühdiagnose von neurodegenerativen Erkrankungen
16.4.2. Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der interventionellen Kardiologie
16.4.3. Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Bildgebungsprotokollen

16.5. Biomedizinische Bildanalyse und -verarbeitung

16.5.1. Vorverarbeitende Techniken zur Verbesserung der automatischen Interpretation
16.5.2. Textur- und Musteranalyse von histologischen Bildern
16.5.3. Extraktion von klinischen Merkmalen aus Ultraschallbildern
16.5.4. Methoden zur Längsschnittanalyse von Bildern in klinischen Studien

16.6. Erweiterte Datenvisualisierung in der diagnostischen Bildgebung mit OsiriX MD

16.6.1. Entwicklung von grafischen Schnittstellen für die 3D-Bilderkundung
16.6.2. Werkzeuge zur Visualisierung zeitlicher Veränderungen in medizinischen Bildern
16.6.3. Techniken der erweiterten Realität für den Anatomieunterricht
16.6.4. Echtzeit-Visualisierungssysteme für chirurgische Eingriffe

16.7. Natürliche Sprachverarbeitung in der medizinischen Bilddokumentation und Berichterstattung mit Nuance PowerScribe 360

16.7.1. Automatische Erstellung von radiologischen Berichten
16.7.2. Extraktion relevanter Informationen aus elektronischen Krankenakten
16.7.3. Semantische Analyse zur Korrelation von bildgebenden und klinischen Befunden
16.7.4. Tools für die Bildsuche und das Abrufen von Bildern auf der Grundlage textueller Beschreibungen

16.8. Integration und Verarbeitung von heterogenen Daten in der medizinischen Bildgebung 

16.8.1. Fusionen von Bildgebungsmodalitäten für eine vollständige Diagnose
16.8.2. Integration von Labor- und genetischen Daten in die Bildanalyse
16.8.3. Systeme für die Verarbeitung großer Mengen von Bilddaten
16.8.4. Strategien zur Normalisierung von Datasets aus verschiedenen Quellen

16.9. Anwendungen von neuronalen Netzen in der medizinischen Bildinterpretation mit Zebra Medical Vision

16.9.1. Verwendung von generativen Netzen für die Erstellung synthetischer medizinischer Bilder
16.9.2. Neuronale Netze für die automatische Tumorklassifizierung
16.9.3. Deep Learning für die Zeitreihenanalyse in der funktionellen Bildgebung
16.9.4. Anpassung von vortrainierten Modellen an spezifische Datasets für medizinische Bilder

16.10. Prädiktive Modellierung und ihre Auswirkungen auf die diagnostische Bildgebung mit IBM Watson Oncology

16.10.1. Prädiktive Modelle für die Risikobewertung bei onkologischen Patienten
16.10.2. Prädiktive Tools für die Überwachung chronischer Krankheiten
16.10.3. Überlebensanalyse anhand medizinischer Bildgebungsdaten
16.10.4. Vorhersage des Krankheitsverlaufs mit Techniken des Machine Learning

Modul 17. Fortgeschrittene KI-Anwendungen in Studien und Analysen von medizinischen Bildern

17.1. Entwurf und Durchführung von Beobachtungsstudien mit künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung mit Flatiron Health

17.1.1. Kriterien für die Auswahl der Population in KI-Beobachtungsstudien
17.1.2. Methoden für die Kontrolle von Störvariablen in bildgebenden Studien
17.1.3. Strategien für die langfristige Nachverfolgung in Beobachtungsstudien
17.1.4. Ergebnisanalyse und Validierung von Modellen der künstlichen Intelligenz in realen klinischen Kontexten

17.2. Validierung und Kalibrierung von KI-Modellen bei der Bildinterpretation mit Arterys Cardio AI

17.2.1. Kreuzvalidierungstechniken angewandt auf Modelle der diagnostischen Bildgebung
17.2.2. Methoden zur Kalibrierung von Wahrscheinlichkeiten in KI-Vorhersagen
17.2.3. Leistungsstandards und Genauigkeitsmetriken für die KI-Bewertung
17.2.4. Implementierung von Robustheitstests in verschiedenen Populationen und unter verschiedenen Bedingungen

17.3. Methoden zur Integration von Bildgebungsdaten mit anderen biomedizinischen Quellen

17.3.1. Datenfusionstechniken zur Verbesserung der Bildinterpretation
17.3.2. Gemeinsame Analyse von Bild- und genomischen Daten für eine genaue Diagnose
17.3.3. Integration von klinischen und Laborinformationen in Systeme der künstlichen Intelligenz
17.3.4. Entwicklung von Benutzeroberflächen zur integrierten Visualisierung multidisziplinärer Daten

17.4. Nutzung von medizinischen Bildgebungsdaten in der multidisziplinären Forschung mit Enlitic Curie

17.4.1. Interdisziplinäre Zusammenarbeit für fortgeschrittene Bildanalyse
17.4.2. Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz aus anderen Bereichen in der diagnostischen Bildgebung
17.4.3. Herausforderungen und Lösungen bei der Verwaltung von großen und heterogenen Daten
17.4.4. Fallstudien über erfolgreiche multidisziplinäre Anwendungen

17.5. Deep-Learning-Algorithmen speziell für die medizinische Bildgebung mit Aidoc

17.5.1. Entwicklung von bildspezifischen neuronalen Netzwerkarchitekturen
17.5.2. Hyperparameter-Optimierung für medizinische Bildgebungsmodelle
17.5.3. Transfer des Lernens und seine Anwendbarkeit in der Radiologie

17.6. Herausforderungen bei der Interpretation und Visualisierung von Merkmalen, die von tiefen Modellen gelernt wurden

17.6.1. Optimierung der medizinischen Bildinterpretation durch Automatisierung mit Viz.ai
17.6.2. Automatisierung von Diagnoseroutinen für operative Effizienz
17.6.3. Frühwarnsysteme für die Erkennung von Anomalien
17.6.4. Verringerung der Arbeitsbelastung von Radiologen durch Werkzeuge der künstlichen Intelligenz
17.6.5. Auswirkungen der Automatisierung auf die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Diagnosen

17.7. Simulation und computergestützte Modellierung in der diagnostischen Bildgebung

17.7.1. Simulationen zum Training und zur Validierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
17.7.2. Modellierung von Krankheiten und deren Darstellung in synthetischen Bildern
17.7.3. Verwendung von Simulationen für die Planung von Behandlungen und Operationen
17.7.4. Fortschritte bei den Rechentechniken für die Echtzeit-Bildverarbeitung

17.8. Virtuelle und erweiterte Realität in der medizinischen Bildvisualisierung und -analyse

17.8.1. Anwendungen der virtuellen Realität für die Ausbildung in der diagnostischen Bildgebung
17.8.2. Einsatz von erweiterter Realität bei bildgesteuerten chirurgischen Eingriffen
17.8.3. Fortgeschrittene Visualisierungstools für die Therapieplanung
17.8.4. Entwicklung von immersiven Schnittstellen für die Überprüfung radiologischer Studien

17.9. Data-Mining-Tools für die diagnostische Bildgebung mit Radiomics

17.9.1. Data-Mining-Techniken für große medizinische Bilddatenbanken
17.9.2. Anwendungen der Musteranalyse in Bilddatensammlungen
17.9.3. Biomarker-Identifizierung durch Image Data Mining
17.9.4. Integration von Data Mining und maschinellem Lernen für klinische Entdeckungen

17.10. Entwicklung und Validierung von Biomarkern durch Bildanalyse mit Oncimmune

17.10.1. Strategien zur Identifizierung von bildgebenden Biomarkern bei verschiedenen Krankheiten
17.10.2. Klinische Validierung von Bildgebungs-Biomarkern für die Diagnose
17.10.3. Auswirkungen von bildgebenden Biomarkern auf die Personalisierung der Behandlung
17.10.4. Aufstrebende Technologien bei der Erkennung und Analyse von Biomarkern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

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

18.1. Anwendung von künstlicher Intelligenz in der genomischen Sequenzierung und Korrelation mit bildgebenden Befunden mit Fabric Genomics

18.1.1. Techniken der künstlichen Intelligenz für die Integration von genomischen und bildgebenden Daten
18.1.2. Vorhersagemodelle für die Korrelation von genetischen Varianten mit auf Bildern sichtbaren Pathologien
18.1.3. Entwicklung von Algorithmen für die automatische Analyse von Sequenzen und deren Darstellung in Bildern
18.1.4. Fallstudien zu den klinischen Auswirkungen der Verschmelzung von Genomik und Bildgebung

18.2. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz für die detaillierte Analyse biomedizinischer Bilder mit PathAI

18.2.1. Innovationen bei Bildverarbeitungs- und Analysetechniken auf zellulärer Ebene
18.2.2. Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Auflösung von Mikroskopiebildern
18.2.3. Deep-Learning-Algorithmen, die auf die Erkennung von submikroskopischen Mustern spezialisiert sind
18.2.4. Auswirkungen von Fortschritten in der künstlichen Intelligenz auf die biomedizinische Forschung und klinische Diagnose

18.3. Automatisierung der medizinischen Bilderfassung und -verarbeitung mit Butterfly Network

18.3.1. Automatisierte Systeme zur Optimierung der Bildaufnahmeparameter
18.3.2. Künstliche Intelligenz bei der Verwaltung und Wartung von Bildgebungsgeräten
18.3.3. Algorithmen für die Echtzeitverarbeitung von Bildern während medizinischer Verfahren
18.3.4. Erfolgreiche Fälle bei der Implementierung von automatisierten Systemen in Krankenhäusern und Kliniken

18.4. Personalisierung von Diagnosen durch künstliche Intelligenz und Präzisionsmedizin mit Tempus AI

18.4.1. Modelle der künstlichen Intelligenz für personalisierte Diagnosen auf der Grundlage von genetischen und bildgebenden Profilen
18.4.2. Strategien für die Integration von klinischen und bildgebenden Daten in die Therapieplanung
18.4.3. Auswirkungen der Präzisionsmedizin auf die klinischen Ergebnisse durch KI
18.4.4. Ethische und praktische Herausforderungen bei der Umsetzung der personalisierten Medizin

18.5. Innovationen in der KI-unterstützten Diagnostik mit Caption Health

18.5.1. Entwicklung neuer Werkzeuge der künstlichen Intelligenz für die Früherkennung von Krankheiten
18.5.2. Fortschritte bei Algorithmen der künstlichen Intelligenz für die Interpretation von komplexen Pathologien
18.5.3. Integration von KI-gestützter Diagnostik in die klinische Routinepraxis
18.5.4. Bewertung der Wirksamkeit und Akzeptanz der KI-Diagnostik durch Gesundheitsfachkräfte

18.6. Anwendungen der künstlichen Intelligenz in der Mikrobiom-Bildanalyse mit DayTwo AI

18.6.1. Techniken der künstlichen Intelligenz für die Bildanalyse in Mikrobiomstudien
18.6.2. Korrelation von Mikrobiom-Bilddaten mit Gesundheitsindikatoren
18.6.3. Auswirkungen von Mikrobiom-Befunden auf therapeutische Entscheidungen
18.6.4. Herausforderungen bei der Standardisierung und Validierung der Mikrobiom-Bildgebung

18.7. Verwendung von Wearables zur Verbesserung der Interpretation von diagnostischen Bildern mit AliveCor

18.7.1. Integration von Wearable-Daten mit medizinischen Bildern für eine vollständige Diagnose
18.7.2. KI-Algorithmen für die kontinuierliche Datenanalyse und Darstellung in Bildern
18.7.3. Technologische Innovationen bei Wearables für die Gesundheitsüberwachung
18.7.4. Fallstudien zur Verbesserung der Lebensqualität durch Wearables und bildgebende Diagnostik

18.8. Verwaltung von diagnostischen Bildgebungsdaten in klinischen Studien mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

18.8.1. KI-Tools für die effiziente Verwaltung großer Mengen von bildgebenden Daten
18.8.2. Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in multizentrischen Studien
18.8.3. Anwendungen der künstlichen Intelligenz für prädiktive Analysen in klinischen Studien
18.8.4. Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Standardisierung von Bildgebungsprotokollen in globalen Studien

18.9. Entwicklung von Behandlungen und Impfstoffen mit Hilfe fortschrittlicher KI-Diagnostik

18.9.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Entwicklung personalisierter Behandlungen auf der Grundlage von Bildgebungs- und klinischen Daten
18.9.2. Modelle der künstlichen Intelligenz für die beschleunigte Entwicklung von Impfstoffen mit Hilfe der diagnostischen Bildgebung
18.9.3. Bewertung der Wirksamkeit von Behandlungen durch Bildüberwachung
18.9.4. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf Zeit- und Kosteneinsparungen bei der Entwicklung neuer Therapien

18.10. KI-Anwendungen in der Immunologie und Studien zur Immunantwort mit ImmunoMind

18.10.1. KI-Modelle für die Interpretation von Bildern im Zusammenhang mit der Immunantwort
18.10.2. Integration von bildgebenden und immunologischen Analysedaten für eine genaue Diagnose
18.10.3. Entwicklung von bildgebenden Biomarkern für Autoimmunkrankheiten
18.10.4. Fortschritte bei der Personalisierung von immunologischen Behandlungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz

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

19.1. Big Data in der diagnostischen Bildgebung: Konzepte und Tools mit GE Healthcare Edison

19.1.1. Grundlagen von Big Data in der Bildgebung
19.1.2. Technologische Tools und Plattformen für die Verarbeitung großer Mengen von Bilddaten
19.1.3. Herausforderungen bei der Integration und Analyse von Big Data in der Bildgebung
19.1.4. Anwendungsfälle von Big Data in der diagnostischen Bildgebung

19.2. Data Mining in biomedizinischen Bildgebungsdaten mit IBM Watson Imaging

19.2.1. Fortgeschrittene IBM-Techniken zur Identifizierung von Mustern in medizinischen Bildern
19.2.2. Strategien für die Extraktion von relevanten Merkmalen in großen Bilddatenbanken
19.2.3. Anwendungen von Clustering und Klassifizierungstechniken in Bilddatenbanken
19.2.4. Auswirkungen von IBM auf die Verbesserung von Diagnose und Behandlung

19.3. Algorithmen des maschinellen Lernens in der Bildanalyse mit Google DeepMind Health

19.3.1. Entwicklung von überwachten und unüberwachten Algorithmen für die medizinische Bildgebung
19.3.2. Innovationen bei maschinellen Lerntechniken für die Erkennung von Krankheitsbildern
19.3.3. Deep-Learning-Anwendungen in der Bildsegmentierung und -klassifizierung
19.3.4. Bewertung der Wirksamkeit und Genauigkeit von Algorithmen des maschinellen Lernens in klinischen Studien

19.4. Prädiktive Analysetechniken angewandt auf die diagnostische Bildgebung mit Predictive Oncology

19.4.1. Vorhersagemodelle für die Früherkennung von Krankheiten anhand von Bildern
19.4.2. Einsatz von prädiktiver Analytik für die Überwachung und Bewertung von Behandlungen
19.4.3. Integration von klinischen und bildgebenden Daten zur Anreicherung prädiktiver Modelle
19.4.4. Herausforderungen bei der Implementierung von prädiktiven Techniken in der klinischen Praxis

19.5. Bildbasierte Modelle der künstlichen Intelligenz für die Epidemiologie mit BlueDot

19.5.1. Anwendung der künstlichen Intelligenz bei der Analyse von Epidemieausbrüchen anhand von Bildern
19.5.2. Modelle der Krankheitsausbreitung, visualisiert durch bildgebende Verfahren
19.5.3. Korrelation zwischen epidemiologischen Daten und bildgebenden Befunden
19.5.4. Beitrag der künstlichen Intelligenz zur Untersuchung und Kontrolle von Pandemien

19.6. Analyse von biologischen Netzwerken und Krankheitsmustern anhand von Bildern

19.6.1. Anwendung der Netzwerktheorie in der Bildanalyse zum Verständnis von Pathologien
19.6.2. Computermodelle zur Simulation von in Bildern sichtbaren biologischen Netzwerken
19.6.3. Integration von Bildanalyse und molekularen Daten zur Kartierung von Krankheiten
19.6.4. Auswirkungen dieser Analysen auf die Entwicklung von personalisierten Therapien

19.7. Entwicklung von bildbasierten Tools für die klinische Prognostik

19.7.1. Werkzeuge der künstlichen Intelligenz für die Vorhersage der klinischen Entwicklung auf der Grundlage von diagnostischen Bildern
19.7.2. Fortschritte bei der automatischen Erstellung prognostischer Berichte
19.7.3. Integration von Prognosemodellen in klinische Systeme
19.7.4. Validierung und klinische Akzeptanz von KI-basierten Prognosetools

19.8. Fortgeschrittene Visualisierung und Kommunikation von komplexen Daten mit Tableau

19.8.1. Visualisierungstechniken für die multidimensionale Darstellung von Bilddaten
19.8.2. Interaktive Tools zur Erkundung großer Bilddatensätze
19.8.3. Strategien zur effektiven Kommunikation komplexer Erkenntnisse durch Visualisierungen
19.8.4. Auswirkungen fortschrittlicher Visualisierung auf die medizinische Ausbildung und Entscheidungsfindung

19.9. Datensicherheit und Herausforderungen bei der Verwaltung von Big Data

19.9.1. Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz großer Mengen an medizinischen Bilddaten
19.9.2. Datenschutz und ethische Herausforderungen bei der Verwaltung umfangreicher Bilddaten
19.9.3. Technologische Lösungen für die sichere Verwaltung von Big Data im Gesundheitswesen
19.9.4. Fallstudien zu Sicherheitsverstößen und deren Behebung

19.10. Praktische Anwendungen und Fallstudien im Bereich biomedizinischer Big Data

19.10.1. Beispiele für erfolgreiche Anwendungen von Big Data bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten
19.10.2. Fallstudien über die Integration von Big Data in Gesundheitssystemen
19.10.3. Lessons Learned aus Big-Data-Projekten im biomedizinischen Bereich
19.10.4. Zukünftige Richtungen und Potenziale von Big Data in der Medizin

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

20.1. Ethik in der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung mit Ethics and Algorithms Toolkit

20.1.1. Grundlegende ethische Prinzipien bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz für die Diagnose
20.1.2. Umgang mit algorithmischen Verzerrungen und deren Auswirkungen auf die diagnostische Fairness
20.1.3. Informierte Zustimmung im Zeitalter der diagnostischen künstlichen Intelligenz
20.1.4. Ethische Herausforderungen bei der internationalen Implementierung von Technologien der künstlichen Intelligenz

20.2. Rechtliche und regulatorische Überlegungen bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung mit Compliance.ai

20.2.1. Aktueller rechtlicher Rahmen für künstliche Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung
20.2.2. Einhaltung von Vorschriften zum Schutz der Privatsphäre und des Datenschutzes
20.2.3. Validierungs- und Zertifizierungsanforderungen für Algorithmen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen
20.2.4. Rechtliche Haftung im Falle von Fehlern bei der Diagnose durch künstliche Intelligenz

20.3. Informierte Zustimmung und ethische Fragen bei der Nutzung klinischer Daten

20.3.1. Überprüfung von Verfahren zur informierten Zustimmung, die an künstliche Intelligenz angepasst sind
20.3.2. Patientenaufklärung über den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Patientenversorgung
20.3.3. Transparenz bei der Verwendung von klinischen Daten für das Training von KI
20.3.4. Respekt vor der Patientenautonomie bei KI-basierten Entscheidungen

20.4. Künstliche Intelligenz und Haftung in der klinischen Forschung

20.4.1. Zuweisung von Verantwortlichkeiten der Anwendung von künstlicher Intelligenz für die Diagnose
20.4.2. Auswirkungen von Fehlern der künstlichen Intelligenz in der klinischen Praxis
20.4.3. Versicherung und Deckung von Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz
20.4.4. Strategien für das Management von KI-bezogenen Vorfällen

20.5. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Gerechtigkeit und den Zugang zur Gesundheitsversorgung mit AI for Good

20.5.1. Bewertung der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Verteilung von medizinischen Leistungen
20.5.2. Strategien zur Gewährleistung eines gerechten Zugangs zur Technologie der künstlichen Intelligenz
20.5.3. Künstliche Intelligenz als Instrument zum Abbau gesundheitlicher Ungleichheiten
20.5.4. Fallstudien über die Implementierung von künstlicher Intelligenz in ressourcenbeschränkten Umgebungen

20.6. Privatsphäre und Datenschutz in Forschungsprojekten mit Duality SecurePlus

20.6.1. Strategien zur Gewährleistung der Vertraulichkeit von Daten in Projekten der künstlichen Intelligenz
20.6.2. Fortgeschrittene Techniken zur Anonymisierung von Patientendaten
20.6.3. Rechtliche und ethische Herausforderungen beim Schutz persönlicher Daten
20.6.4. Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen auf das öffentliche Vertrauen

20.7. Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit in der biomedizinischen Forschung mit Green Algorithm

20.7.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Effizienz und Nachhaltigkeit in der Forschung
20.7.2. Lebenszyklusbewertung von Technologien der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen
20.7.3. Umweltauswirkungen der Infrastruktur von Technologien der künstlichen Intelligenz
20.7.4. Nachhaltige Praktiken bei der Entwicklung und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz

20.8. Überprüfung und Erklärbarkeit von Modellen der künstlichen Intelligenz im klinischen Umfeld mit IBM AI Fairness 360

20.8.1. Bedeutung einer regelmäßigen Überprüfung von KI-Algorithmen
20.8.2. Techniken zur Verbesserung der Erklärbarkeit von KI-Modellen
20.8.3. Herausforderungen bei der Kommunikation von KI-basierten Entscheidungen an Patienten und Kliniker
20.8.4. Vorschriften zur Transparenz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

20.9. Innovation und Unternehmertum auf dem Gebiet der klinischen künstlichen Intelligenz mit Hindsait

20.9.1. Chancen für Start-ups im Bereich der Technologien der künstlichen Intelligenz für das Gesundheitswesen
20.9.2. Zusammenarbeit zwischen dem öffentlichen und dem privaten Sektor bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz
20.9.3. Herausforderungen für Unternehmer im regulatorischen Umfeld des Gesundheitswesens
20.9.4. Erfolgsgeschichten und Lehren aus dem Unternehmertum im Bereich der klinischen künstlichen Intelligenz

20.10. Ethische Überlegungen in der internationalen Zusammenarbeit in der klinischen Forschung mit Global Alliance for Genomics and Health mit GA4GH

20.10.1. Ethische Koordination in internationalen KI-Projekten
20.10.2. Umgang mit kulturellen und regulatorischen Unterschieden in internationalen Kooperationen
20.10.3. Strategien für eine gerechte Einbeziehung in globale Studien
20.10.4. Herausforderungen und Lösungen beim Datenausta

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