With the HSA Curses, HS Analysis provides specialized training for engineers and medical professionals to learn artificial intelligence in image processing with a focus on deep learning applications. Engineers and Doctors can learn to collaborate with HSA KIT for an interactive, efficient learning experience. Upon curse completion, participants will receive certification in deep learning implementation skills.
Course options include:
- Artificial Intelligence
- Deep Learning
- Classification, Object Detection, Segmentation and Instance Segmentation
- Hyperparameter Optimization
- Metrics for Deep Learning Models
- Image Analysis of Medical Data
Hybrider Workshop zur Entwicklung individueller Deep-Learning-Modelle für die Bildverarbeitung
22 Juni - 23 Juni
Mit den HSA Workshops bietet HS Analysis spezialisierte Schulungen für Ingenieure und medizinisches Fachpersonal an, um künstliche Intelligenz in der Bildverarbeitung mit einem Schwerpunkt auf Deep-Learning-Anwendungen zu erlernen. Ingenieure und Ärzte lernen die Zusammenarbeit mit HSA KIT kennen und profitieren dabei von einer interaktiven und effizienten Lernerfahrung. Nach Abschluss des Workshops erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat über ihre Fähigkeiten in der Implementierung von Deep Learning.
Zu den Kursinhalten gehören:
- Künstliche Intelligenz
- Deep Learning
- Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung und Instanzsegmentierung
- Hyperparameter-Optimierung
- Metriken für Deep-Learning-Modelle
- Bildanalyse medizinischer Daten
Tag 1
Dauer: 4 Stunden
- Einführung
- Grundlagen der medizinischen Bildgebung, KI, ML, DL und DL-Technologien
- Arten von GTD für einzelne Deep-Learning-Technologien
- Protokolle zur Erstellung von GTD (HSA GTD-Protokoll)
- Erforderliche Mindestmenge und Qualität von GTD
- Einführung in das HSA KIT Modul Annotator
- Praktische Arbeit und Erstellung von GTD mit HSA KIT
- Einführung in Hyperparameter mit HSA KIT für:
- Klassifikation
- Objekterkennung
- Segmentierung
- Instanzsegmentierung
- Praktische Arbeit und Training von Deep-Learning-Modellen mit HSA KIT für:
- Klassifikation
- Objekterkennung
- Segmentierung
- Instanzsegmentierung
- Zusammenfassung
- Diskussion
Tag 2
Dauer: 4 Stunden
- Theorie des Validierungsprozesses
- Grundlagen der Metriken
- Grundlagen der Metriken für jede Deep-Learning-Kategorie
- Interpretation von Metriken
- Auswahl des besten Deep-Learning-Modells auf Basis von Metriken
- Auswahl des besten Deep-Learning-Modells auf Basis visueller Ergebnisse
- Praktische Arbeit an allen trainierten Deep-Learning-Modellen und Auswahl des besten Modells für jede Deep-Learning-Technologie
- Automatisierte Bildanalyse mit HSA KIT
- Modulauswahl
- Projekterstellung
- Verwendung von Deep-Learning-Modellen
- Einstellungen für Deep-Learning-Modelle
- Verarbeitung großer Datenmengen
- Quantifizierungsergebnisse
- Archivierung
- Wiederverwendung bestehender Projekte
- Grundlage für eine objektive, reproduzierbare und nachhaltige Bildanalyse medizinischer Bilder
- Zusammenfassung
- Diskussion