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