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Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der klinischen Forschung kann der Prozess der Analyse großer medizinischer Datensätze rationalisiert werden, so dass die Forscher Muster, Korrelationen und Trends effizienter erkennen können. Darüber hinaus trägt die KI zur Personalisierung der Medizin bei, indem sie die Behandlungen auf die individuellen Merkmale der Patienten abstimmt. Neue Technologien optimieren nicht nur Prozesse, sondern eröffnen auch neue Perspektiven, um medizinische Herausforderungen zu bewältigen und die Qualität der Versorgung zu verbessern.

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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. Experten-Systeme
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. Wizard-Entwicklungswerkzeuge: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. AI-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. Nicht-parametrische 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 Wirkstoffe
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. Darstellung von Wissen

6.4.1. Die Bedeutung der Wissensdarstellung
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. Korrelation Maßnahmen
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 Preprocessing-API für das Modelltraining

10.9. Das TensorFlow Datasets-Projekt

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. Erkennung von Objekten

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
11.10.2. Kantenerkennung
11.10.3. 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 NRN
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 das Sehen
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. Bio-inspiriertes 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. KI-Methoden und -Tools für die klinische Forschung 

16.1. KI-Technologien und -Tools in der klinischen Forschung 

16.1.1. Einsatz von maschinellem Lernen zur Identifizierung von Mustern in klinischen Daten 
16.1.2. Entwicklung von Vorhersagealgorithmen für klinische Studien 
16.1.3. Implementierung von KI-Systemen zur Verbesserung der Patientenrekrutierung 
16.1.4. KI-Tools für die Echtzeitanalyse von Forschungsdaten 

16.2. Statistische Methoden und Algorithmen in klinischen Studien 

16.2.1. Anwendung fortgeschrittener statistischer Verfahren für die Analyse klinischer Daten 
16.2.2. Anwendung von Algorithmen für die Validierung und Verifizierung von Testergebnissen 
16.2.3. Anwendung von Regressions- und Klassifikationsmodellen in klinischen Studien 
16.2.4. Analyse großer Datensätze mit Hilfe statistischer Berechnungsmethoden 

16.3. Planung von Experimenten und Analyse der Ergebnisse 

16.3.1. Strategien für die effiziente Planung klinischer Versuche unter Verwendung von KI 
16.3.2. KI-Techniken für die Analyse und Interpretation von Versuchsdaten 
16.3.3. Optimierung von Forschungsprotokollen mit Hilfe von KI-Simulationen 
16.3.4. Bewertung der Wirksamkeit und Sicherheit von Behandlungen mit Hilfe von KI-Modellen 

16.4. Interpretation medizinischer Bilder mit Hilfe von KI in der Forschung 

16.4.1. Entwicklung von KI-Systemen zur automatischen Erkennung von Pathologien in der Bildgebung 
16.4.2. Einsatz von Deep Learning zur Klassifizierung und Segmentierung in medizinischen Bildern 
16.4.3. KI-Tools zur Verbesserung der Genauigkeit in der bildgebenden Diagnostik 
16.4.4. Analyse von radiologischen Bildern und Magnetresonanzbildern mit Hilfe von KI 

16.5. Analyse von klinischen und biomedizinischen Daten 

16.5.1. KI in der Verarbeitung und Analyse genomischer und proteomischer Daten 
16.5.2. Werkzeuge für die integrierte Analyse von klinischen und biomedizinischen Daten 
16.5.3. Einsatz von KI zur Identifizierung von Biomarkern in der klinischen Forschung 
16.5.4. Prädiktive Analyse klinischer Ergebnisse auf der Grundlage biomedizinischer Daten 

16.6. Fortgeschrittene Datenvisualisierung in der klinischen Forschung 

16.6.1. Entwicklung von interaktiven Visualisierungstools für klinische Daten 
16.6.2. Einsatz von KI bei der Erstellung von grafischen Darstellungen komplexer Daten 
16.6.3. Visualisierungstechniken zur einfachen Interpretation von Forschungsergebnissen 
16.6.4. Werkzeuge der erweiterten und virtuellen Realität für die Visualisierung biomedizinischer Daten 

16.7. Natürliche Sprachverarbeitung in der wissenschaftlichen und klinischen Dokumentation 

16.7.1. Anwendung von NLP für die Analyse von wissenschaftlicher Literatur und klinischen Aufzeichnungen 
16.7.2. KI-Tools für die Extraktion von relevanten Informationen aus medizinischen Texten 
16.7.3. KI-Systeme für die Zusammenfassung und Kategorisierung von wissenschaftlicher Literatur 
16.7.4. Einsatz von NLP zur Erkennung von Trends und Mustern in der klinischen Dokumentation 

16.8. Verarbeitung heterogener Daten in der klinischen Forschung 

16.8.1. KI-Techniken zur Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen klinischen Quellen 
16.8.2. Werkzeuge für die Verarbeitung unstrukturierter klinischer Daten 
16.8.3. KI-Systeme für die Korrelation klinischer und demografischer Daten 
16.8.4. Analyse multidimensionaler Daten für klinische Insights 

16.9. Anwendungen von neuronalen Netzen in der biomedizinischen Forschung 

16.9.1. Verwendung neuronaler Netze zur Krankheitsmodellierung und Behandlungsvorhersage 
16.9.2. Einsatz neuronaler Netze bei der Klassifizierung genetischer Krankheiten 
16.9.3. Entwicklung von Diagnosesystemen auf der Grundlage neuronaler Netze 
16.9.4. Anwendung neuronaler Netze bei der Personalisierung der medizinischen Behandlung 

16.10. Prädiktive Modellierung und ihre Auswirkungen auf die klinische Forschung 

16.10.1. Entwicklung von Vorhersagemodellen für die Vorhersage klinischer Ergebnisse 
16.10.2. Einsatz von KI bei der Vorhersage von Nebenwirkungen und unerwünschten Wirkungen 
16.10.3. Einsatz von Vorhersagemodellen bei der Optimierung klinischer Studien 
16.10.4. Risikoanalyse bei medizinischen Behandlungen mittels prädiktiver Modellierung 

Modul 17. Biomedizinische Forschung mit KI 

17.1. Design und Durchführung von Beobachtungsstudien mit KI 

17.1.1. Implementierung von KI für die Auswahl und Segmentierung von Studienpopulationen 
17.1.2. Einsatz von Algorithmen für das Echtzeit-Monitoring von Daten aus Beobachtungsstudien 
17.1.3. KI-Tools für die Identifizierung von Mustern und Korrelationen in Beobachtungsstudien 
17.1.4. Automatisierung des Prozesses der Datenerfassung und -analyse in Beobachtungsstudien 

17.2. Validierung und Kalibrierung von Modellen in der klinischen Forschung 

17.2.1. KI-Techniken zur Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit klinischer Modelle 
17.2.2. Einsatz von KI bei der Kalibrierung von Vorhersagemodellen in der klinischen Forschung 
17.2.3. Kreuzvalidierungsmethoden für klinische Modelle, die KI verwenden 
17.2.4. KI-Tools für die Bewertung der Verallgemeinerbarkeit von klinischen Modellen 

17.3. Methoden zur Integration heterogener Daten in der klinischen Forschung 

17.3.1. KI-Techniken zur Kombination von klinischen, genomischen und umweltbezogenen Daten 
17.3.2. Einsatz von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse unstrukturierter klinischer Daten 
17.3.3. KI-Tools für die Normalisierung und Standardisierung klinischer Daten 
17.3.4. KI-Systeme für die Korrelation verschiedener Datentypen in der Forschung 

17.4. Multidisziplinäre biomedizinische Datenintegration 

17.4.1. KI-Systeme für die Kombination von Daten aus verschiedenen biomedizinischen Disziplinen 
17.4.2. Algorithmen für die integrierte Analyse von klinischen und Labordaten 
17.4.3. KI-Tools für die Visualisierung komplexer biomedizinischer Daten 
17.4.4. Einsatz von KI bei der Erstellung von ganzheitlichen Gesundheitsmodellen aus multidisziplinären Daten 

17.5. Deep-Learning-Algorithmen in der biomedizinischen Datenanalyse 

17.5.1. Implementierung neuronaler Netze in der Analyse genetischer und proteomischer Daten 
17.5.2. Verwendung von Deep Learning zur Mustererkennung in biomedizinischen Daten 
17.5.3. Entwicklung von Vorhersagemodellen in der Präzisionsmedizin durch Deep Learning 
17.5.4. Anwendung von KI in der fortgeschrittenen biomedizinischen Bildanalyse 

17.6. Optimierung von Forschungsprozessen durch Automatisierung 

17.6.1. Automatisierung von Laborroutinen durch KI-Systeme 
17.6.2. Einsatz von KI zur effizienten Verwaltung von Forschungsressourcen und Zeit 
17.6.3. KI-Tools zur Optimierung von Arbeitsabläufen in der klinischen Forschung 
17.6.4. Automatisierte Systeme für die Verfolgung und Meldung von Forschungsfortschritten 

17.7. Simulation und computergestützte Modellierung in der KI-Medizin 

17.7.1. Entwicklung von Computermodellen zur Simulation von klinischen Szenarien 
17.7.2. Einsatz von KI zur Simulation von molekularen und zellulären Interaktionen 
17.7.3. KI-Tools für die Erstellung von prädiktiven Krankheitsmodellen 
17.7.4. Anwendung von KI bei der Simulation von Arzneimittel- und Behandlungseffekten 

17.8. Einsatz von virtueller und erweiterter Realität in klinischen Studien 

17.8.1. Einsatz von virtueller Realität für Fortbildung und Simulation in der Medizin 
17.8.2. Einsatz von Augmented Reality bei chirurgischen Eingriffen und in der Diagnostik 
17.8.3. Werkzeuge der virtuellen Realität für Verhaltens- und psychologische Studien 
17.8.4. Anwendung von immersiven Technologien in der Rehabilitation und Therapie 

17.9. Data-Mining-Tools für die biomedizinische Forschung 

17.9.1. Einsatz von Data-Mining-Techniken zur Extraktion von Wissen aus biomedizinischen Datenbanken 
17.9.2. Implementierung von KI-Algorithmen zur Entdeckung von Mustern in klinischen Daten 
17.9.3. KI-Tools zur Erkennung von Trends in großen Datensätzen 
17.9.4. Anwendung von Data Mining bei der Erstellung von Forschungshypothesen  

17.10. Entwicklung und Validierung von Biomarkern mit künstlicher Intelligenz 

17.10.1. Einsatz von KI für die Identifizierung und Charakterisierung neuer Biomarker 
17.10.2. Implementierung von KI-Modellen zur Validierung von Biomarkern in klinischen Studien 
17.10.3. KI-Tools für die Korrelation von Biomarkern mit klinischen Resultaten 
17.10.4. Anwendung von KI bei der Analyse von Biomarkern für die personalisierte Medizin 

Modul 18. Praktische Anwendung der KI in der klinischen Forschung 

18.1. Genomische Sequenzierungstechnologien und Datenanalyse mit KI 

18.1.1. Einsatz von KI für die schnelle und genaue Analyse von Gensequenzen 
18.1.2. Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens bei der Interpretation genomischer Daten  
18.1.3. KI-Tools zur Identifizierung genetischer Varianten und Mutationen 
18.1.4. Anwendung von KI bei der Korrelation von Genomdaten mit Krankheiten und Merkmalen 

18.2. KI in der biomedizinischen Bildanalyse 

18.2.1. Entwicklung von KI-Systemen für die Erkennung von Anomalien in medizinischen Bildern 
18.2.2. Einsatz von Deep Learning bei der Interpretation von Röntgen-, MRT- und CT-Scans 
18.2.3. KI-Tools zur Verbesserung der Genauigkeit bei der bildgebenden Diagnose 
18.2.4. Implementierung von KI bei der Klassifizierung und Segmentierung biomedizinischer Bilder 

18.3. Robotik und Automatisierung in klinischen Labors 

18.3.1. Einsatz von Robotern zur Automatisierung von Labortests und -prozessen 
18.3.2. Einführung von automatisierten Systemen für die Verwaltung biologischer Proben 
18.3.3. Entwicklung von Robotertechnologien zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit in der klinischen Analyse  
18.3.4. Anwendung von KI bei der Optimierung von Laborarbeitsabläufen 

18.4. KI in der Personalisierung von Therapien und Präzisionsmedizin 

18.4.1. Entwicklung von KI-Modellen für die Personalisierung von medizinischen Behandlungen 
18.4.2. Einsatz von prädiktiven Algorithmen bei der Auswahl von Therapien auf der Grundlage genetischer Profile 
18.4.3. KI-Tools für die Anpassung von Medikamentendosen und -kombinationen 
18.4.4. Anwendung von KI bei der Ermittlung wirksamer Behandlungen für bestimmte Zielgruppen  

18.5. Innovationen in der KI-gestützten Diagnose 

18.5.1. Implementierung von KI-Systemen für eine schnelle und genaue Diagnose 
18.5.2. Einsatz von KI zur Früherkennung von Krankheiten durch Datenanalyse  
18.5.3. Entwicklung von KI-Tools für die Interpretation klinischer Tests 
18.5.4. Anwendung von KI bei der Kombination von klinischen und biomedizinischen Daten für umfassende Diagnosen 

18.6. KI-Anwendungen in der Mikrobiom- und Mikrobiologieforschung 

18.6.1. Einsatz von KI bei der Analyse und Kartierung des menschlichen Mikrobioms 
18.6.2. Implementierung von Algorithmen zur Untersuchung der Beziehung zwischen dem Mikrobiom und Krankheiten 
18.6.3. KI-Tools für die Identifizierung von Mustern in Mikrobiomstudien 
18.6.4. Anwendung von KI bei der Untersuchung von mikrobiombasierten Therapeutika 

18.7. Wearables und Fernüberwachung in klinischen Studien 

18.7.1. Entwicklung von tragbaren Geräten mit KI zur kontinuierlichen Gesundheitsüberwachung 
18.7.2. Einsatz von KI bei der Interpretation der von Wearables gesammelten Daten 
18.7.3. Einsatz von Fernüberwachungssystemen in klinischen Studien 
18.7.4. Anwendung von KI bei der Vorhersage von klinischen Ereignissen anhand von Wearable-Daten 

18.8. KI in der Verwaltung klinischer Studien 

18.8.1. Einsatz von KI-Systemen zur Optimierung des Managements klinischer Studien 
18.8.2. Einsatz von KI bei der Teilnehmerauswahl und Nachverfolgung 
18.8.3. KI-Tools für die Analyse von Daten und Ergebnissen klinischer Prüfungen 
18.8.4. Anwendung von KI zur Verbesserung der Studieneffizienz und zur Senkung der Studienkosten 

18.9. KI-unterstützte Impfstoff- und Behandlungsentwicklung 

18.9.1. Einsatz von KI zur Beschleunigung der Impfstoffentwicklung 
18.9.2. Anwendung prädiktiver Modellierung bei der Identifizierung potenzieller Behandlungen 
18.9.3. KI-Tools für die Simulation von Impfstoff- und Arzneimittelreaktionen 
18.9.4. Anwendung von KI bei der Personalisierung von Impfstoffen und Therapien 

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

18.10.1. Entwicklung von KI-Modellen zum Verständnis von Immunmechanismen 
18.10.2. Einsatz von KI bei der Identifizierung von Mustern in Immunreaktionen 
18.10.3. Einsatz von KI bei der Untersuchung von Autoimmunerkrankungen 
18.10.4. Anwendung der KI bei der Entwicklung von personalisierten Immuntherapien 

Modul 19. Big Data-Analyse und maschinelles Lernen in der klinischen Forschung 

19.1. Big Data in der klinischen Forschung: Konzepte und Werkzeuge 

19.1.1. Die Datenexplosion im Bereich der klinischen Forschung 
19.1.2. Das Konzept von Big Data und die wichtigsten Tools 
19.1.3. Anwendungen von Big Data in der klinischen Forschung 

19.2. Data Mining in klinischen und biomedizinischen Registern 

19.2.1. Die wichtigsten Methoden für Data Mining 
19.2.2. Integration von Daten aus klinischen und biomedizinischen Registern 
19.2.3. Erkennung von Mustern und Anomalien in klinischen und biomedizinischen Aufzeichnungen 

19.3. Algorithmen des maschinellen Lernens in der biomedizinischen Forschung 

19.3.1. Klassifizierungstechniken in der biomedizinischen Forschung 
19.3.2. Regressionstechniken in der biomedizinischen Forschung 
19.3.4. Unüberwachte Techniken in der biomedizinischen Forschung 

19.4. Prädiktive Analysetechniken in der klinischen Forschung 

19.4.1. Klassifizierungstechniken in der klinischen Forschung 
19.4.2. Regressionstechniken in der klinischen Forschung 
19.4.3. Deep Learning in der klinischen Forschung 

19.5. KI-Modelle in der Epidemiologie und im öffentlichen Gesundheitswesen 

19.5.1. Klassifizierungstechniken für Epidemiologie und öffentliche Gesundheit 
19.5.2. Regressionstechniken für die Epidemiologie und die öffentliche Gesundheit 
19.5.3. Unüberwachte Techniken für die Epidemiologie und die öffentliche Gesundheit 

19.6. Analyse von biologischen Netzwerken und Krankheitsmustern 

19.6.1. Erforschung von Interaktionen in biologischen Netzen zur Identifizierung von Krankheitsmustern 
19.6.2. Integration von Omics-Daten in die Netzwerkanalyse zur Charakterisierung biologischer Komplexitäten 
19.6.3. Anwendung von Algorithmen des Machine Learning zur Entdeckung von Krankheitsmustern 

19.7. Entwicklung von Instrumenten für die klinische Prognose 

19.7.1. Entwicklung innovativer Werkzeuge für die klinische Prognose auf der Grundlage multidimensionaler Daten 
19.7.2. Integration von klinischen und molekularen Variablen bei der Entwicklung von Prognoseinstrumenten 
19.7.3. Evaluierung der Wirksamkeit von Prognoseinstrumenten in verschiedenen klinischen Kontexten 

19.8. Fortgeschrittene Visualisierung und Kommunikation von komplexen Daten 

19.8.1. Einsatz fortgeschrittener Visualisierungstechniken zur Darstellung komplexer biomedizinischer Daten 
19.8.2. Entwicklung effektiver Kommunikationsstrategien für die Präsentation komplexer Analyseergebnisse 
19.8.3. Implementierung von Interaktivitätswerkzeugen in Visualisierungen zur Verbesserung des Verständnisses 

19.9. Datensicherheit und Herausforderungen bei der Verwaltung von Big Data 

19.9.1. Bewältigung von Datensicherheitsherausforderungen im biomedizinischen Big-Data-Kontext 
19.9.1. Strategien zum Schutz der Privatsphäre bei der Verwaltung großer biomedizinischer Datensätze 
19.9.3. Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen zur Risikominderung beim Umgang mit sensiblen Daten 

19.10. Praktische Anwendungen und Fallstudien im Bereich biomedizinischer Big Data 

19.10.1. Untersuchung erfolgreicher Fälle bei der Implementierung von biomedizinischen Big Data in der klinischen Forschung 
19.10.2. Entwicklung von praktischen Strategien für die Anwendung von Big Data in der klinischen Entscheidungsfindung 
19.10.3. Bewertung der Auswirkungen und der gewonnenen Erkenntnisse durch Fallstudien in der biomedizinischen Forschung 

Modul 20. Ethische, rechtliche und zukünftige Aspekte der KI in der klinischen Forschung 

20.1. Ethische Aspekte der Anwendung von KI in der klinischen Forschung 

20.1.1. Ethische Analyse der KI-gestützten Entscheidungsfindung in der klinischen Forschung 
20.1.2. Ethik bei der Verwendung von KI-Algorithmen für die Teilnehmerauswahl in klinischen Studien 
20.1.3. Ethische Überlegungen bei der Interpretation von Ergebnissen, die von KI-Systemen in der klinischen Forschung generiert werden 

20.2. Rechtliche und regulatorische Überlegungen zur biomedizinischen KI 

20.2.1. Analyse der rechtlichen Rahmenbedingungen für die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien im biomedizinischen Bereich 
20.2.2. Bewertung der Einhaltung spezifischer Vorschriften zur Gewährleistung der Sicherheit und Wirksamkeit von KI-basierten Lösungen 
20.2.3. Bewältigung neuer regulatorischer Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der biomedizinischen Forschung 

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

20.3.1. Entwicklung von Strategien zur Sicherstellung einer wirksamen informierten Zustimmung bei Projekten mit KI 
20.3.2. Ethische Fragen bei der Erhebung und Nutzung sensibler klinischer Daten im Rahmen der KI-gestützten Forschung 
20.3.3. Behandlung ethischer Fragen im Zusammenhang mit dem Eigentum an und dem Zugang zu klinischen Daten in Forschungsprojekten 

20.4. KI und Haftung in der klinischen Forschung 

20.4.1. Bewertung der ethischen und rechtlichen Haftung bei der Implementierung von KI-Systemen in klinischen Forschungsprotokollen 
20.4.2. Entwicklung von Strategien zur Bewältigung potenzieller negativer Folgen des Einsatzes von KI in der biomedizinischen Forschung 
20.4.3. Ethische Überlegungen bei der aktiven Einbeziehung von KI in die Entscheidungsfindung in der klinischen Forschung 

20.5. Auswirkungen der KI auf die Gleichheit und den Zugang zur Gesundheitsversorgung 

20.5.1. Bewertung der Auswirkungen von KI-Lösungen auf die Chancengleichheit bei der Teilnahme an klinischen Studien 
20.5.2. Entwicklung von Strategien zur Verbesserung des Zugangs zu KI-Technologien in verschiedenen klinischen Umfeldern 
20.5.3. Ethische Aspekte der Verteilung von Nutzen und Risiken im Zusammenhang mit der Anwendung von KI im Gesundheitswesen 

20.6. Privatsphäre und Datenschutz in Forschungsprojekten 

20.6.1. Gewährleistung des Schutzes der Privatsphäre der Teilnehmer an Forschungsprojekten, die den Einsatz von KI beinhalten 
20.6.2. Entwicklung von Strategien und Praktiken für den Datenschutz in der biomedizinischen Forschung 
20.6.3. Bewältigung spezifischer Datenschutz- und Sicherheitsherausforderungen beim Umgang mit sensiblen Daten im klinischen Umfeld 

20.7. KI und Nachhaltigkeit in der biomedizinischen Forschung 

20.7.1. Bewertung der Umweltauswirkungen und Ressourcen im Zusammenhang mit der Implementierung von KI in der biomedizinischen Forschung 
20.7.2. Entwicklung nachhaltiger Praktiken bei der Integration von KI-Technologien in klinische Forschungsprojekte 
20.7.3. Ethische Aspekte des Ressourcenmanagements und der Nachhaltigkeit bei der Einführung von KI in der biomedizinischen Forschung 

20.8. Auditierung und Erklärbarkeit von KI-Modellen im klinischen Umfeld

20.8.1. Entwicklung von Audit-Protokollen zur Bewertung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-Modellen in der klinischen Forschung 
20.8.2. Ethik in der Erklärbarkeit von Algorithmen, um das Verständnis der von KI-Systemen im klinischen Kontext getroffenen Entscheidungen zu gewährleisten 
20.8.3. Bewältigung ethischer Herausforderungen bei der Interpretation von Ergebnissen von KI-Modellen in der biomedizinischen Forschung 

20.9. Innovation und Unternehmertum in der klinischen KI 

20.9.1. Ethik in der verantwortungsvollen Innovation bei der Entwicklung von KI-Lösungen für klinische Anwendungen 
20.9.2. Entwicklung von ethischen Geschäftsstrategien im Bereich der klinischen KI 
20.9.3. Ethische Überlegungen bei der Kommerzialisierung und Einführung von KI-Lösungen im klinischen Bereich 

20.10. Ethische Überlegungen bei der internationalen Zusammenarbeit in der klinischen Forschung 

20.10.1. Entwicklung ethischer und rechtlicher Vereinbarungen für die internationale Zusammenarbeit bei KI-gestützten Forschungsprojekten 
20.10.2. Ethische Aspekte der Beteiligung mehrerer Institutionen und Länder an klinischer Forschung mit KI-Technologien 
20.10.3. Bewältigung neuer ethischer Herausforderungen im Zusammenhang mit der globalen Zusammenarbeit in der biomedizinischen Forschung 

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