Djup maskininlärning med tillämpningar i medicinsk bildanalys

Denna kurs behandlar djupa faltningsnät (eng. convolutional neural networks, CNNs) för datorseende, med tillämpningar inom medicinsk bildanalys. Kursen ger en introduktion till grundläggande begrepp inom maskininlärning, beskriver neuronnätverk (eng. neural networks) och området djupinlärning eller djup maskininlärning (eng. deep learning), och fördjupar sig sedan i djupa faltningsnätverk. Kursen beskriver de olika delarna som används för att bygga upp djupa faltningsnät och behandlar bl.a. filter, aktiveringsfunktioner, förlustfunktioner; regulariseringstekniker och bortfall (eng. dropout); förklarar flera av de olika icke-linjära optimeringsalgoritmer som används för att träna nätverken, samt beskriver populära nätverksarkitektureroch diskuterar deras för- och nackdelar. Kursen behandlar även generativa modeller och generativa motståndarnätverk (eng. generative adversarial network, GAN).

Studenter på kursen kommer att lära sig att implementera och träna moderna nätverksarkitekturer och djupinlärningsmetoder, och att tillämpa dessa på stora bilddata både på medicinska bilder och på andra bilder.