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Schulungsübersicht
KI zur prädiktiven Modellierung im Gesundheitswesen
- Bereinigung und Vorbereitung von Gesundheitsdaten
- Feature-Engineering-Techniken für Datensätze im Gesundheitswesen
- Umgang mit fehlenden und unstrukturierten Daten
KI-gestützte Fallbeispiele im Gesundheitswesen
- Erforschung prädiktiver Modelle im Gesundheitswesen
- Erstellung prädiktiver Modelle mit Machine Learning
- Bewertung von Modellen für Gesundheitsdaten
Fortgeschrittene KI-Techniken im Gesundheitswesen
- Implementierung fortschrittlicher KI-Modelle
- Erforschung von Natural Language Processing (NLP) im Gesundheitswesen
- KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme im Gesundheitswesen
Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
- Einführung in die KI für medizinische Bildgebung
- Implementierung von Deep-Learning-Modellen für die Bildanalyse
- Einsatz von KI zur Erkennung von Mustern in medizinischen Bildern
Ethische Aspekte der KI im Gesundheitswesen
- Überblick über KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
- Einrichtung von Google Colab für KI-Projekte im Gesundheitswesen
- Verständnis wesentlicher Datensätze im Gesundheitswesen
Medizinische Bildanalyse mit KI
- Praxisnahe KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
- Fallbeispiele zu KI-gestützter prädiktiver Analytik
- Medizinische Bildanalyse mit KI in klinischen Settings
Einführung in KI im Gesundheitswesen
- Verständnis der ethischen Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen
- Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit
- Fairness und Transparenz in KI-Modellen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
- Verständnis der Grundlagen des Gesundheitswesens
Zielgruppe
- Data Scientists im Gesundheitswesen
- Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen mit Interesse an KI
- Forschende, die KI-gestützte Lösungen im Gesundheitswesen erforschen
14 Stunden