Mākslīgā intelekta risinājumi veselības aprūpē (SVI_003)
Īsumā par studiju kursu
Mērķis
Dot studentiem priekšskatu par dažādajiem mākslīgā intelekta veidiem (mašīnmācīšanās algoritmiem un mākslīgo dziļo neironu tīkliem) un to izmantošanas iespējām veselības aprūpes jomā. Citi mērķi ietver: 1) Saprašanu par datu nozīmi mākslīgā intelekta sistēmu dzīves ciklā, sākot no apmācības datu kopas izveides līdz praktiskam pielietojumam; 2) Visbiežāk sastopamās problēmas sistēmu apmācībā un to mitigācija; 3) Ētiska mākslīgo intelektu sistēmu izveidošana un lietošana; 4) Tuvākas un tālākas nākotnes perspektīvas un attīstības virzieni. Kursa beigās studējošie spēs orientēties mākslīgā intelekta sistēmu terminoloģijā, spēs izveidot atbilstošu apmācības datu kopu mākslīgā intelekta sistēmas apmācībai, būs spējīgi novērtēt sistēmu piedāvātos rezultātus un spēs identificēt ētiskās problēmas, kas saistītas ar mākslīgā intelekta sistēmu izstrādi un implementāciju.
Priekšzināšanas
Statistikas un programmēšanas priekšzināšanas būtu uzskatāmas par priekšrocību.
Rezultāti
1.- Pārzināt dažādos mākslīgā intelekta sistēmu veidus.
- Atpazīt kopīgo un atšķirīgo starp klasiskajiem mašīnmācīšanās un neironu tīklu modeļiem.
- Pārzināt apmācībai izmantoto datu kopas nozīmi mākslīgā inetelekta sistēmas izstrādē.
- Pārzināt dažādos veidus, kā māsklīgais intelekts var tikt implementēts veselības aprūpē.
- Atpazīt ētiskos un juridiskos izaicinājumus, kas saistīti ar mākslīgā intelekta izstrādi un implementāciju.
1.- Izvērtēt mākslīgā intelekta sistēmas apmācības datu kopas atbilstību veicamajam mērķim.
- Pārzināt mākslīgā intelekta sistēmas izvēli, atbilstoši mērķim un pieejamajai datu kopai.
- Identificēt potenciālus pielietojumus mākslīgā intelekta sistēmām veselības aprūpē.
- Identificēt juridiskos izaicinājumus, kas saistīti ar mākslīgā intelekta sistēmas izmantošanu veselības aprūpē.
1.- Pārvaldīt un pielāgot datu kopas izmantošanu mākslīgā intelekta sistēmas apmācībai.
- Izveidot vienkāršus mākslīgā intelekta sistēmu modeļus.
- Pārzināt, kā kritiski novērtēt mākslīgā intelekta sistēmu veidotus rezultātus.
- Izveidot mākslīgā intelekta sistēmas izstrādes un apsekošanas plānu.
Plānojums
| Studiju programma | Studiju semestris | Programmas līmenis | Studiju kursa kategorija | Docētāji | Grafiks |
|---|---|---|---|---|---|
| Digitālā transformācija veselības nozarē | 2 | 2. cikla (Maģistra) | Obligāts | ||
| Digitālā transformācija veselības nozarē | 2 | 2. cikla (Maģistra) | Obligāts |
