In den letzten Jahren hat KI bemerkenswerte Fortschritte gemacht, aber die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Algorithmen, die fair, erklärbar und robust sind, bleibt eine Herausforderung. Das kommende CAIMed Meet-up wird sich damit befassen, wie kausales Repräsentationslernen dazu beiträgt, diese Probleme zu lösen und die Zukunft der KI-gestützten Gesundheitsversorgung zu gestalten.
Wir freuen uns deshalb, Sie zum kommenden CAIMed Meet-up am 29.11.2024 nach Hannover einzuladen. Das Meet-up wird sich mit dem Thema „Trustworthy AI, Causality and Deep Learning in Medicine“ befassen und die Überschneidung von KI-Technologien und kausalen Modellen im Gesundheitswesen untersuchen.
Die Veranstaltung bietet eine Reihe von Präsentationen von Forschern des CAIMed-Konsortiums, die Themen wie KI in der Genomik, Krebsvorhersage und digitale Pathologie behandeln.
Programmhighlights:
- Causal Representation Learning and Foundation Models
- RESIST: Remapping EIT signals using an implicit spatially-aware transformer
- AI-based Digital Pathology in Oncology and Cancer Screening
Wir freuen uns auf inspirierende Vorträge sowie Networking-Gelegenheiten.
Melden Sie sich bitte im Voraus an, um Ihre Teilnahme zu bestätigen.
Speakers
Prof. Dr. techn.
Wolfgang Nejdl
Prof. Dr.
Marius Lindauer
Dr. Michelle Tang
Azlaan Mustafa Samad, M.Sc.
Johanna Schrader, M.Sc.
Julian Laue, M.Sc.
Dominik Becker, M.Sc.
Prof. Dr. Niels Grabe
Felipe Miranda Ruiz, M.Sc
