Vor- und Nachteile von Machinellen Lernverfahren

Diese Podcast-Folge beschäftigt sich mit Funktionsweisen von Entscheidungsbäumen und linearer Regression. Zudem wird ergründet, worin der Unterschied zwischen Maschinellen- und Deep-Learning-Verfahren liegt.

Standardisierte Daten, Klassifikationsmodelle und Machine-Learning-Challenges

Ein wesentliches Anwendungsfeld von Maschinellen Lernverfahren sind Klassifikationsprobleme. Diese Podcast-Folge beschäftigt sich mit sogenannten Evaluations-Metriken und wie sich Klassifikationsalgorithmen trainieren lassen.

Daten, Bilddaten, Zeitreihen - Datentypen in der Medizin

Nach einem gundlegenden Einstieg in den Bereich der Data Science und den verschiedenen Datentypen liefert diese Podcast-Folge tiefere Einblicke, welche Formen von Daten in der Medizin Anwendung finden.

Datentypen in Mathematik und Informatik

Daten gewinnen in der Medizin zunehmend an Gewicht. Nicht zuletzt bilden Daten die wichtigste Grundlage bei der Entwicklung von KI. In dieser Folge erhältst Du eine grundlegende Einführung in das Feld der Data Science.

Medizinische Bildgebung & Diagnostik mit KI

KI-Methoden halten zunehmend Einzug in die Bereiche der Medizin und nehmen dadurch Einfluss auf die Arbeitsweisen von Mediziner*innen. In dieser Folge werden wichtige KI-Anwendungen vorgestellt.

Von menschlicher und künstlicher Intelligenz

In der ersten Folge des Podcasts von Charité und KI-Campus geht es um verschiedene Formen von Intelligenzen und historischen Entwicklungen im Feld der Künstlichen Intelligenz (KI).