Every winter semester
5 Credit points
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Die Studierenden verstehen den Entstehungsprozess von Machine Learning Anwendungen und die zugrundeliegenden Methoden von Machine Learning Ansätzen. Sie können die Ergebnisse von KI-Systemen bewerten und einordnen und potentielle Probleme eines KI-Systems erkennen (z.B. Bias). Sie sind in der Lage, Hypothesen über die Ursachen zu generieren. Die Studierenden werden dazu befähigt, in diesem Themenbereich die Projektarbeit zu schreiben.
Um ein Verständnis für das prinzipielle Vorgehen und die Arbeitsweise von KI in der Medizin zu erhalten, werden hier zunächst KI Systemarchitekturen erläutert, indem der Entstehungsprozess eines KI Systems von der Datenaufnahme und -aufbereitung über das Training samt Evaluation bis hin zum Einsatz im medizinischen Alltag beleuchtet wird. Außerdem werden die Grundlagen von Machine Learning Ansätzen verständlich für Studierende aus der Medizin erläutert (z.B. Bayes-Klassifikator, Multi-Layer Perzeptron und Error-Backpropagation, Tiefe Neuronale Netze). Ebenso werden grundlegende Prinzipien für Erklärungsansätze für KI („Explainable AI (XAI)“) vorgestellt, mit deren Hilfe es möglich sein soll, Fehlleistungen von KI-Systemen z.B. durch Datenbiases zu erkennen.
Inhalte:
- Entwicklungsprozess von KI-basierten Systemen
- Systemarchitekturen von KI-basierten Systemen
- Machine Learning Ansätze (z.B. Bayes- vs Maximum-Likelihood Klassifikator, Multi-Layer Perzeptron, Tiefe Neuronale Netze...)
- Grundlegende Prinzipien für Explainable AI
- Evaluation von KI Systemen
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Module structure: 1 bPr 1
Das Portfolio dokumentiert eine Sammlung von Essays, Referatsausarbeitungen, Argumentrekonstruktionen und ähnlichen schriftlichen Arbeiten, die studienbegleitend angefertigt werden. Das gesamte Portfolio umfasst ca. 13.600 Zeichen (ca. 8 Seiten). Es erfolgt eine abschließende Gesamtbewertung.
Eine Präsentation hat eine Dauer von 15 bis 20 Minuten inklusive Diskussion und Rückfragen. Im Rahmen einer Präsentation werden sowohl die mündliche Leistung als auch die erstellten Präsentationsmedien (z.B. mediale Präsentation, Posterpräsentation) bewertet.
| Degree programme | Version | Profile | Recommended start 3 | Duration | Mandatory option 4 |
|---|---|---|---|---|---|
| Interdisciplinary Medical Sciences / Bachelor of Science [FsB vom 15.12.2021 mit Berichtigung vom 01.04.2022] | Bachelor with One Core Subject (Academic) | Technologische Transformation in der Medizin | 4. | one semester | Obligation |
| Medicine / Staatsprüfung [Studien- und Prüfungsordnung vom 15.02.2021 mit Änderungen vom 15.12.2021, 14.07.2023 und 10.09.2024] | Technologische Transformation in der Medizin | 5. | one semester | Obligation |
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