24.11.2021 | THU | Maschinelles Lernen „von der Theorie in die Praxis“ – Eine Fallstudie aus der Orthopädietechnik

Durch beeindruckende Erfolge in den Bereichen Automotive, Robotik und Medizin erfährt das Thema Künstliche Intelligenz derzeit sehr viel Beachtung in Wirtschaft und Gesellschaft. Doch lässt sich mit KI jedes Problem lösen? Für die erfolgreiche Anwendung von KI müssen einige grundlegende Aspekte beachtet werden. In diesem Data Lab lernen Sie die wichtigsten Meilensteine eines KI-Projektes anhand des etablierten Vorgehensmodells CRISP-DM kennen. Dabei werden insbesondere die Beschaffenheit und Qualität der verwendeten Daten, als auch die abschließende Evaluation eines KIModells betrachtet. Die Chancen, Grenzen und typischen Fallstricke von KI werden praxisnah anhand einer Fallstudie „Anwendungen von maschinellem Lernen in der Orthopädietechnik“ aufgezeigt. Das Data Lab richtet sich daher an Entscheider und Anwender, welche über den Einsatz von KI und Maschinellem Lernen in Ihrem Umfeld nachdenken.

Ablauf/Inhalte
• Strukturierung von ML-Projekten: Vorgehensmodell CRISP-DM
• Korrekte Einordnung und Abschätzung von Nutzen und Grenzen von ML
• Daten sind das A und O! Aber welche Daten? Beispiel Vorfußorthese
• Evaluation von ML-Modellen: Klassifizierung von Röntgenbildern bei Skoliosepatienten

Geplanter Termin: 24.11.21, 18:30 Uhr – 20:30 Uhr

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