Sztuczna sieci neuronowe oraz przetwarzanie obrazów medycznych

1. Czy chcesz pogłębić wiedzę z zakresu głębokiego uczenia (deep learning) i algorytmów sieci neuronowych?

2. Czy interesuje Cię przetwarzanie i analiza obrazów medycznych (np. MRI, CT, USG)?

3. Czy programujesz w Pythonie i znasz biblioteki takie jak TensorFlow, PyTorch lub Keras?

4. Czy chciałbyś/chciałabyś rozwijać umiejętności w segmentacji i klasyfikacji obrazów medycznych przy pomocy sieci konwolucyjnych (CNN)?

5. Czy posiadasz wiedzę z zakresu matematyki stosowanej (algebra liniowa, statystyka) potrzebnej do modelowania sieci neuronowych?

6. Czy interesuje Cię praca badawcza w interdyscyplinarnym zespole łączącym AI, medycynę i inżynierię biomedyczną?

7. Czy chciałbyś/chciałabyś uczestniczyć w projektach klinicznych i weryfikować modele na rzeczywistych danych pacjentów?

8. Czy jesteś gotów/gotowa na zagadnienia związane z etyką sztucznej inteligencji i ochroną danych medycznych?

9. Czy uważasz, że dwa lata studiów magisterskich zwiększą Twoją wartość na rynku pracy w obszarze AI i przetwarzania obrazów medycznych?

10. Co najbardziej motywuje Cię do podjęcia studiów II stopnia na kierunku Sztuczna sieci neuronowe oraz przetwarzanie obrazów medycznych?