Modul CS3350-KP06

Dauer:

Angebotsturnus:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Bachelor Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), Medizinische Informatik, 5. oder 6. Fachsemester
• Bachelor Medizinische Informatik 2019 (Pflicht), Medical Data Science / Künstliche Intelligenz, 5. Fachsemester

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Die Studierenden kennen den Begriff Medical Data Science, können es definieren und thematisch eingrenzen.
• Die Studierenden kennen das Konzept der automatischen Informationssuche.
• Die Studierenden kennen den beschreibungsbasierten Ansatz zur Informationssuche und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen den inhaltsbasierten Ansatz zur Informationssuche und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden können die Performanz von Systemen zur Informationssuche bewerten.
• Die Studierenden kennen das Konzept der überwachten Klassifikation.
• Die Studierenden kennen ausgewählte Verfahren zur Extraktion, Auswahl und Transformation von Merkmalen und können sie im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen den Ansatz zur linearen Klassifikation und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen den Ansatz zur statistischen Klassifikation und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen das Konzept der unüberwachten Klassifikation.
• Die Studierenden kennen den sequentiellen Ansatz zur unüberwachten Klassifikation und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen den hierarchischen Ansatz zur unüberwachten Klassifikation und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen den unscharfen Ansatz zur unüberwachten Klassifikation und können ihn im medizinischen Kontext in einer Programmiersprache umsetzen.
• Die Studierenden kennen die Zielsetzung und Funktionsweise von Softwaresystemen aus ausgewählten, aktuellen Forschungsprojekten im Bereich Medical Data Science.
• Die Studierenden kennen die gesellschaftliche Relevanz von automatischen Methoden zur automatischen Datenanalyse in der Medizin.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Modulverantwortlicher:

• Prof. Dr.-Ing. Marcin Grzegorzek

Lehrende:

• Institut für Medizinische Informatik

• Prof. Dr.-Ing. Marcin Grzegorzek
• PD Dr. rer. nat. habil. Sebastian Fudickar

Literatur:

• Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze: Introduction to Information Retrieval - ISBN: 9780521865715
• Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas: Pattern Recognition - ISBN: 9781597492720

Sprache:

• Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von kleineren Programmierprojekten gemäß Vorgabe am Semesteranfang

Modulprüfung(en):
- CS3350-L1: Medical Data Science und Künstliche Intelligenz, Klausur, 120min, 100% der Modulnote

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