Strona główna AGH » Studia podyplomowe, kursy dokształcające i szkolenia » Sztuczna inteligencja w diagnostyce i praktyce medycznej
Charakterystyka studiów:
Ogólne cele kształcenia w ramach studiów podyplomowych pt. Sztuczna inteligencja w diagnostyce i praktyce medycznej koncentrują się na przekazaniu słuchaczom wiedzy dotyczącej zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie, nauczeniu słuchaczy praktycznych umiejętności związanych z zastosowaniem sztucznej inteligencji w procedurach medycznych oraz nauczeniu słuchaczy poprawnej interakcji z systemami sztucznej inteligencji, w szczególności wyposażenia słuchaczy w umiejętność interpretowania działania takich systemów oraz rozumienia ich ograniczeń. Podczas zajęć konwersatoryjnych słuchacze, poprzez analizę przypadków, zapoznają się z obszarami zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie. Podczas zajęć warsztatowych słuchacze nabędą praktycznych umiejętności związanych z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji, w tym algorytmów uczenia maszynowego i algorytmów uczenia głębokiego do rozwiązywania praktycznych problemów medycznych.
Plan studiów:
SEMESTR STUDIÓW - I :
Lp. | Nazwa przedmiotu | forma zajęć | liczba godzin zajęć | sposób zaliczenia | Liczba punktów ECTS |
1. | Sztuczna inteligencja w diagnostyce obrazowej – studium przypadków | konwersatorium | 30 | Praca przejściowa | 4 |
2. | Metody analizy obrazów medycznych | zajęcia warsztatowe | 30 | Projekt | 4 |
3. | Narzędzia open source w analizie obrazów medycznych | zajęcia warsztatowe | 15 | Projekt | 3 |
4. | Metody analizy sygnałów medycznych | zajęcia warsztatowe | 30 | Projekt | 4 |
5. | Narzędzia open source w analizie sygnałów medycznych | zajęcia warsztatowe | 15 | Projekt | 3 |
Łączna liczba godzin: 120
Łączna liczba punktów ECTS: 18
SEMESTR STUDIÓW - II :
Lp. | Nazwa przedmiotu | forma zajęć | liczba godzin zajęć | sposób zaliczenia | Liczba punktów ECTS |
6. | Implementacja systemów sztucznej inteligencji w języku Python | zajęcia warsztatowe | 30 | Projekt | 4 |
7. | Metody sztucznej inteligencji | zajęcia warsztatowe | 30 | Projekt | 4 |
8. | Metody Deep Learning (DL) | zajęcia warsztatowe | 30 | Projekt | 4 |
9. | Metody Deep Learing w medycznej diagnostyce obrazowej – studium przypadków | zajęcia warsztatowe | 30 | Projekt | 4 |
Łączna liczba godzin: 120
Łączna liczba punktów ECTS: 16
Sylwetka absolwenta:
Absolwent studiów podyplomowych uzyskuje kompetencje w obszarze praktycznego wykorzystania metod sztucznej inteligencji w medycynie. Absolwenci są przygotowani do:
Organizator studiów podyplomowych:
Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej AGH
Katedra Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej
Adres organizatora:
al. Mickiewicza 30,
30-059 Kraków
pawilon C II, pokój 205
tel.: 12 617 45 86
e-mail: kbib@agh.edu.pl
Kierownik:
prof. dr hab. Zbisław Tabor
Osoba do kontaktu:
prof. dr hab. Zbisław Tabor
e-mail: ztabor@agh.edu.pl
tel. 503 597 444
All rights reserved © 2021 Akademia Górniczo-Hutnicza