In dieser Weiterbildung erlernen Sie den Einsatz von Python, Deep Learning und TensorFlow für die Entwicklung automatisierter Diagnoseverfahren. Sie werden in die Lage versetzt, komplexe Datenstrukturen zu analysieren und darauf basierend präzise Diagnosemodelle zu erstellen. Sie erwerben fundierte Kenntnisse in der Programmierung mit Python und nutzen TensorFlow, um neuronale Netze zu implementieren. Dabei lernen Sie, Deep-Learning-Algorithmen zu entwickeln, die automatisierte Diagnoseverfahren ermöglichen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung dieser Techniken zur Verarbeitung und Interpretation medizinischer Bilddaten. Durch praxisorientierte Übungen und Projekte wenden Sie das erlernte Wissen direkt an. Sie trainieren neuronale Netze mit realen Datensätzen und optimieren automatisierte Diagnoseverfahren für verschiedene Anwendungsfälle. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, automatisierte Diagnoseverfahren zu konzipieren und umzusetzen. Sie können Deep-Learning-Modelle entwickeln, die komplexe diagnostische Aufgaben effizient bewältigen.

Python-Grundlagen für Data Science
  • Installation und Einrichtung von Python mit Fokus auf automatisierte Diagnoseverfahren
  • Python im interaktiven Modus
  • Grundlegende Programmierkonzepte für Anwendungen der automatisierten Diagnoseverfahren
  • Datenstrukturen
  • Anweisungen und Python-Skripte im Zusammenhang mit automatisierten Diagnoseverfahren
  • Standard-Datentypen
  • Funktionen, Ein- und Ausgabe - Einsatzmöglichkeiten bei automatisierten Diagnoseverfahren
  • Definition von Klassen und objektorientiertes Modellieren
  • Testen und Tuning im Kontext von automatisierten Diagnoseverfahren
  • Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung

Grundlagen von Deep Learning mit Python
  • Aufgaben und Funktion von Deep Learning für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
  • Neuronale Netze und ihre Basisstrukturen im Bereich automatisierte Diagnoseverfahren
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
  • Python- und Machine-Learning-Bibliotheken für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Trainieren eines neuronalen Netzes mit Python

TensorFlow und Keras Einführung
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow im Rahmen von automatisierten Diagnoseverfahren
  • Grundlegende Verwendung von TensorFlow
  • Keras - Einführung und Verwendung für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
  • Laden und Speichern von Modellen mit TensorFlow und Keras für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras

Praktische Anwendung und Problembehandlung in TensorFlow
  • Verbindungen zu TensorFlow und deren Bedeutung für automatisierte Diagnoseverfahren
  • Stimmungsanalyse mit Keras
  • Analyse von Machine Learning in TensorFlow im Anwendungsfeld automatisierte Diagnoseverfahren
  • Visualisierung von Ergebnissen mit TensorFlow und Keras
  • Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow bei automatisierten Diagnoseverfahren
  • Problemlösung für nicht funktionierende Modelle