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Machine Learning in Medicine - Theory & Practice - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar/Praktikum Langtext Machine Learning in Medicine - Theory & Practice
Veranstaltungsnummer Kurztext MLMed
Semester WiSe 2022/23 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 10 Max. Teilnehmer/-innen 20
Credits 9 Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster Kernzeit
Hyperlink https://www.uni-due.de/mathematik/agkraus/johannes_kraus_teaching.php
Sprache Deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan		 Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook 		Mi. 14:00 bis 18:00 wöch. Weststadtcarree - WSC-N-U-4.03       Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Kraus, Johannes, Professor, Dr.
Kleesiek, Jens, Professor, Prof. Dr. Dr.
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
TM M.Sc., Technomathematik (Master of Science) 1 - WA
Master of Science Mathematik, Master of Science Mathematik -
WM M.Sc., Wirtschaftsmathematik (Master of Science) 1 - WA
M M.Sc., Mathematik (Master of Science) 1 - WA
Master of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor, Master of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor -
AI MA, Angewandte Informatik (Master) 1 - WA
Master of Science Angewandte Informatik - Systems Engineering, Master of Science Angewandte Informatik - Systems Engineering -
W10, Wirtschaftsinformatik (Master of Science) 1 - WA
S2, Angewandte Informatik - Systems Engineering (Master of Science) 1 - WA
Master of Science Medizintechnik, Master of Science Medizintechnik -
B-MedT-19, Medizintechnik 1 - WA
Master of Science Technomathematik, Master of Science Technomathematik -
Master of Science Wirtschaftsinformatik, Master of Science Wirtschaftsinformatik -
Zuordnung zu Einrichtungen
Mathematik
Inhalt
Bemerkung <div class=""><div class="" style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;"><div class=""><div class=""><div class=""><div class="" style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;"><div class=""><div class=""><div class=""><div class=""><span style="font-size: 14pt;">In the seminar "Machine Learning in Medicine - Theory & Practice" state-of-the-art supervised segmentation methods for medical imaging, e.g., computed tomography (CT), will be explored. After an introduction to the data we will create a common evaluation pipeline. Then, in small teams, we will study selected key publications of the most popular network architectures, such as U-Net, Densenet, and ResNet. The students will implement and evaluate the algorithms on the medical CT data. The results of the teams will be compared and the influence of hyperparameter choices will be investigated. Note, there will be a strong focus on the practical implementation of the algorithms, requiring a sound programming knowledge in python.</span></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2024
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