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Künstliche Intelligenz in der Medizin: Anwendungen, Algorithmen und Programmierung
Tim Wiegand, Laura Velezmoro (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
Hier werden die für die Medizin relevanten KI-Algorithmen nachvollziehbar erklärt: Grundlagen und typische Anwendungsbereiche, die Mathematik dahinter, Daten und Datentypen, Programmierung in Python inkl. Code-Beispielen sowie Erkennen und Vermeiden von Fehlern. Einsetzbar sowohl für Forschungsarbeiten als auch für die Anwendung und Entwicklung KI-basierter Tools im medizinischen Alltag.
Teil I -… Einführung
Was sind künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen bzw. Deep Learning? Wo und wie kommen sie in der Medizin zum Einsatz? Welche Möglichkeiten und Grenzen bieten die Algorithmen? Welche Risiken, ethischen und rechtlichen Aspekte sind zu bedenken?
Teil II - Die wichtigsten Algorithmen
Für welche Analysen eignen sie sich, welche Vor- und Nachteile haben sie? Welche mathematischen Formeln liegen den KI-Modellen zugrunde? Wie werden diese programmiert und trainiert? Wie erkennt und vermeidet man Fehler?
Lineare Regressionen
Logistische Regressionen
Support Vector Machines (SVMs)
Decision Trees und Random Forests
Clustering
Neuronale Netze (FCNNs)
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Graph Neural Networks (GNNs)
Generative künstliche Intelligenz
Daneben werden die nötigen Grundlagen zu Daten, Datentypen und zur Programmierung in Python erläutert, die Code-Beispiele sind als Download verfügbar.
Dieses Werk eignet sich für alle, die medizinische Daten z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit eigenständig auswerten wollen oder die ein vertieftes Verständnis der Anwendung von KI-Algorithmen in der Medizin anstreben, um bestehende Tools gezielt einsetzen oder neue entwickeln zu können: Studierende der Medizin, Bioinformatik, Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Betriebswirtschaftslehre und verwandter Fächer, sowie auch Forschende, Ärztinnen und Ärzte oder Unternehmerinnen und Unternehmer. 52,00 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
12.03.2025
Sprache
Deutsch
EAN
9783437412080
Herausgeber
Urban & Fischer in Elsevier
Sonderedition
Nein
Autor
Tim Wiegand, Laura Velezmoro
Seitenanzahl
394
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Für Studium, Forschung, Klinik und Wirtschaft
Schlagwörter
<, p>, Künstliche Intelligenz, Algorithmus, Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Narrow AI, General AI, Super AI, Python Medizin, Prinzipielle Komponenten-Analyse, Lineare Regression, Logistische Regression, Support-Vector-Machines, Decision Trees, Random Forest, Clustering (k-means), Monte-Carlo-Simulation, Bayes&rsquo, sches Lernen<, /p>
Thema-Inhalt
MBF - Medizinische Informatik
MBGR - Medizinische Forschung
MBNS - Epidemiologie und medizinische Statistik
UYQ - Künstliche Intelligenz
Thema-Zusatz
für die Hochschulausbildung, Lehrbuch, Skript
Höhe
240 mm
Breite
17 cm
Hersteller: Urban & Fischer/Elsevier, Bernhard Wicki Str. 5, Munchen, Deutschland, ProductSafety@elsevier.com, Elsevier GmbH
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