| Przedmiot (ECTS) |
Treści kształcenia |
Umiejętności - nauczysz się: |
| Zaawansowane przetwarzanie obrazów medycznych (4 ECTS) |
Na tym przedmiocie poznasz narzędzia i metody, dzięki którym surowy obraz medyczny staje się użyteczną informacją diagnostyczną. Nauczysz się analizować tkanki, struktury anatomiczne i zmiany chorobowe w danych pochodzących z USG, CT, MRI, PET czy RTG.
- zrozumiesz, jak działa proces obrazowania medycznego i skąd biorą się artefakty, szumy i deformacje obrazu,
- nauczysz się filtracji, poprawy kontrastu i usuwania zakłóceń,
- zobaczysz, jak różne metody segmentacji automatycznie wydzielają narządy, naczynia, guz czy zmiany strukturalne.
W praktyce nauczysz się analizować kształt, teksturę i ruch w obrazach biomedycznych, dobierać właściwe algorytmy i oceniać jakość wyniku.
Dowiesz się również, jak przygotować dane obrazowe do dalszej analizy sztuczną inteligencją i jak interpretować wyniki przetwarzania w kontekście diagnostycznym.
|
-
dobierać metody filtracji, segmentacji i dopasowania geometrycznego do konkretnego typu danych obrazowych,
- realizować wybrane algorytmy przetwarzania z użyciem dostępnego oprogramowania i oceniać ich wyniki,
- dokumentować i interpretować eksperymenty numeryczne na obrazach medycznych.
|
| Metody i techniki sztucznej inteligencji (5 ECTS) |
Na tym przedmiocie poznasz, czym naprawdę jest sztuczna inteligencja – od podstaw filozoficznych i etycznych, po konkretne algorytmy uczenia maszynowego wykorzystywane w praktyce. Zobaczysz zarówno „klasyczne” podejścia AI, jak i nowoczesne sieci neuronowe stosowane do analizy danych, obrazów i języka naturalnego.
- dowiesz się, jak AI wpływa na medycynę, rynek pracy, edukację i inne obszary życia,
- poznasz różne klasy metod AI, logikę, wnioskowanie, systemy ekspertowe i ich historię,
- zrozumiesz pełny proces Data Science: od zdefiniowania problemu, przez przygotowanie danych, po budowę i ocenę modelu.
Nauczysz się projektować i trenować modele uczenia maszynowego w Pythonie – od prostych modeli liniowych, przez drzewa decyzyjne, lasy losowe, boosting, SVM, aż po sieci neuronowe (w tym CNN i RNN).
Zobaczysz, jak stosować AI do klasyfikacji, regresji, grupowania, przetwarzania języka naturalnego (NLP), analizy obrazów oraz systemów generatywnych i uczenia przez wzmacnianie (RL).
W projekcie zespołowym przejdziesz cały proces: od pomysłu, przez wybór algorytmów, po porównanie metryk i krytyczną ocenę wyników.
|
-
zaprogramować w języku Python kompletny ciąg operacji uczenia maszynowego (przygotowanie danych, trening, walidacja, ocena),
- dobrać schemat przygotowania danych, modelowania i walidacji do konkretnego problemu inżyniersko–obliczeniowego,
- pracować z metrykami jakości (np. accuracy, precision, recall, F1, ROC AUC) i krytycznie oceniać dopasowanie modeli.
|
| Warsztaty badawcze (5 ECTS) |
Na tym przedmiocie poznasz, jak prowadzi się nowoczesne badania w inżynierii biomedycznej – od pomysłu i planu eksperymentu, przez akwizycję danych, aż po analizę wyników i ich prezentację. Nauczysz się pracować z rzeczywistymi urządzeniami pomiarowymi oraz aparaturą biomedyczną używaną w diagnostyce i badaniach naukowych.
- poznasz zasady planowania eksperymentów biomedycznych,
- nauczysz się obsługi aparatury pomiarowej i diagnostycznej,
- dowiesz się, jak poprawnie zbierać, analizować i prezentować dane pomiarowe.
Zobaczysz krok po kroku, jak wygląda proces weryfikacji hipotezy badawczej – od konstrukcji układu pomiarowego, przez pozyskanie sygnałów i danych obrazowych, aż po ich interpretację i przedstawienie wyników.
Nauczysz się również przygotowywać publikacje naukowe i raporty badawcze oraz prezentować wyniki zgodnie ze standardami środowisk naukowych.
|
-
wykorzystywać techniki analizy danych do weryfikacji hipotez badawczych,
- prezentować wyniki w formie raportów i publikacji naukowych,
- samodzielnie oceniać wyniki eksperymentów i wyciągać z nich wnioski.
|
| Publication and Presentation of Research Results (3 ECTS) |
Ten przedmiot pozwoli Ci swobodnie funkcjonować w międzynarodowym środowisku naukowym i badawczym. Opanujesz język akademicki w stopniu umożliwiającym:
- analizę i interpretację publikacji naukowych,
- przygotowanie profesjonalnych wystąpień i prezentacji,
- formułowanie wniosków i argumentów w języku angielskim (poziom B2+ / C1),
- tworzenie abstraktów, streszczeń, posterów, artykułów oraz komunikatów konferencyjnych.
Zdobędziesz praktyczne umiejętności wykorzystywania terminologii z zakresu inżynierii biomedycznej, analizy danych i technologii medycznych, a także nauczysz się prezentować wyniki badań w sposób zrozumiały, elegancki i zgodny z zasadami etyki komunikacji naukowej. |
- analizować i porównywać anglojęzyczne źródła naukowe,
- interpretować dane z wykresów, tabel i raportów,
- tworzyć klarowne, spójne i merytoryczne prezentacje konferencyjne,
- argumentować, dyskutować i bronić wyników badań, także w sytuacjach stresujących,
- posługiwać się terminologią specjalistyczną na poziomie B2+.
|
