Deep Learning per Immagini Biomediche

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Overview su tecniche di deep learning in ambito medico

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Il corso di Deep Learning per l’analisi delle immagini mediche ha l’obiettivo di trasmettere i concetti base dell’analisi delle immagini tramite deep learning. Il corso si articola in lezioni teoriche e pratiche, con esempi di codici su Google Colab. Sono affrontate tematiche quali le potenzialità, i limiti e gli aspetti etici del deep learning nel campo in esame. Si passa quindi alle architetture di base, passando dalla classificazione, alla segmentazione fino ad arrivare alla generazione di immagini e alla registrazione. Il corso prevede anche esempi applicativi che comprendono immagini ecografiche, endoscopiche e RGB-D.

Il corso è erogato da ricercatori, postdoc e dottorandi in ingegneria biomedica e informatica con la passione per l’intelligenza artificiale. I docenti afferiscono al laboratorio di Artificial Intelligence for Medical Image Analysis – Scuola Superiore Sant’Anna (Sara Moccia), al Vision Robotics and Artificial Intelligence lab – Università Politecnica delle Marche (Lucia Migliorelli, Maria Chiara Fiorentino, Mariachiara Di Cosmo, Giuseppe Pio Cannata), al Neuroengineering and Medical Robotics lab – Politecnico di Milano (Alessandro Casella) e all’Università di Macerata (Francesca Pia Villani). A coordinare il corso è Sara Moccia, assistant professor e responsabile del laboratorio Artificial Intelligence for Medical Image Analysis all’Istituto di Biorobotica e Dipartimento di Eccellenza in Robotica ed Intelligenza Artificiale della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa.

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