Künstliche Intelligenz in der digitalen Bildverarbeitung

Labor trifft Lehrer*in digital

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz hat in vielen Bereichen rasant zugenommen. Besonders in der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden maschinellen Lernens erfolgreich eingesetzt, um gezielt Objekte zu erkennen, zu lokalisieren oder sogar realistisch anmutende Bilder zu erschaffen. Röntgen oder Mikroskopieaufnahmen aus Medizin und Biologie können zum Beispiel automatisiert auf bestimmte Merkmale wie Tumorzellen untersucht werden. In diesem Kurs erklären wir, wie ein Computer lernt, gewisse Objekte auf digitalen Bildern zu erkennen, was Neuronale Netze sind und gehen genauer auf die Mathematik hinter den gängigen Algorithmen ein. Abschließend stellen wir Anwendungen aus der aktuellen Forschung in der Molekularbiologie vor.

Mikroskopie (L1), Diagnostische Verfahren (L2), Erkrankungen des Nervensystems, Anatomie und Physiologie neuronaler und hormoneller Kommunikation (L4).

Anmeldung über den Anbieter: https://www.mdc-berlin.de/de/LTL_24/25

Die Teilnahmebestätigung wird über den Kooperationspartner ausgestellt.