KI in der Medizin – Maschinelles Lernen / Deep Learning (Wahlpflichtmodul)

Lernziele des Moduls

Die Studierenden kennen die wichtigsten Konzepte und Modelle zu Maschinellem lernen (ML), Künstlichen Neuronalen Netzwerken (KNN) und Deep Learning (DL). Sie sind in der Lage, grundlegende Begriffe zu definieren, algorithmische Lösungsansätze auszuwählen und selbstständig auf Problemstellungen in der medizinischen Informatik anzuwenden. Des Weiteren können die Studierenden ausgewählte Verfahren zu ML, KNN und DL unter Anwendung geeigneter Frameworks (z.B. TensorFlow) für medizinische Fragestellungen (z.B. Entscheidungsfindungen oder Bildanalysen) einsetzen.

Inhalte

• Einführung, Grundbegriffe und Anwendungen zu ML, KNN und DL
• Algorithmen für das überwachte (Logistic Regression, Naive Bayes, Decision Trees, SVM) und unüberwachte Lernen (z.B. kMeans)
• Struktur und Training von KNN einschließlich Cross-Validation, Gradient Descent, Backpropagation, Aktivierungs- und Verlustfunktion
• Architekturen und Strategien für das DL unter Einsatz von CNN, RNN, Pretrained-NN, Transformern und Hyperparameter-Tuning

Belegung einzelner Weiterbildungsmodule

Es besteht die Möglichkeit, dieses Modul einzeln als Weiterbildung zu belegen. Die Nutzungsgebühr hierfür beträgt 900,00 Euro.