Dieses Modul führt in die grundlegenden Konzepte und Technologien der künstlichen Intelligenz ein. Sie lernen die Geschichte der KI kennen, verstehen, wie Modelle trainiert und getestet werden, und untersuchen die Unterschiede zwischen parametrischen und nicht-parametrischen Ansätzen. Das Modul erklärt auch, wie die Klassifizierungsleistung mithilfe von Standard-KI-Bewertungsmetriken bewertet wird.

In diesem Modul werden häufige Anomalien in der mammographischen Bildgebung untersucht. Sie werden lernen, zwischen gutartigen und bösartigen Merkmalen von Verkalkungen und Massen in der Mammographie zu unterscheiden. Das Verständnis dieser Bildgebungsmerkmale bildet die klinische Grundlage für die Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Brustkrebserkennung.

In diesem Modul wird untersucht, wie Techniken der künstlichen Intelligenz bei der Erkennung von Brustkrebs eingesetzt werden. Sie werden verschiedene KI-Ansätze untersuchen, darunter Bayes'sche Modelle und neuronale Netze für tiefes Lernen, und verstehen, wie Klassifikatoren für medizinische Bildgebungsaufgaben entwickelt werden. Das Modul beleuchtet auch aktuelle Forschungsrichtungen und neue Anwendungen von KI in der Brustbildgebung.