# Modul 4

## Emne: Neurale netværk og billedanalyse 

**Underviser**: Jakob Lemvig  
**Forskerforedrag**: Morten Mørup

---

Nu skal I bag om algoritmerne, der kan genkende kræft i en MR-scanner eller klassificere vejskilte. Vi åbner boksen med neurale netværk og ser på, hvordan de lærer at analysere billeder. Men hvad nu hvis de trænes på skæve data? I dagens forskerforedrag hører vi om den vigtige udfordring med fx bias i medicinsk billedanalyse – for en AI, der kun er trænet på en del af befolkningen, kan være en dårlig læge for alle andre. I mellemtiden får I praktisk erfaring med at bygge og forstå selve grundstenene i denne teknologi ud fra matematikken bag funktioner af flere variable.

---


**Program for dagen**

| Tid       | Aktivitet                                                                 |
|-----------|----------------------------------------------------------------------------|
| 08:30-09:00  | Ankomst, kaffe  og BMO |
| 09:00-09:45     | Introduktion       |
| 10:00-11:45     | Arbejde med notebooks |
| 11:45-12:00     | Pyodide og Python support |
| 12:00-13:00     |Frokost                                                                   |
| 13:00-14:00  | Forskerforedrag: Professor Morten Mørup om Machine Learning               |
| 14:00-15:00  | Videre arbejde med notebooks                           |
| 15:00-15:30     | Gennemgang af opgaverne |
| 15:30-16:00     | Opsummering og afrunding |


---

## Indhold

- Digitale billeder
- Medicinsk billedanalyse: Klassificering, segmentering, osv.
- Funktioner af mange variable: sammensatte funktioner, gradienten og kædereglen
- Neural netværk som funktioner 
- Træning af neurale netværk