Titular: prof. dr. ing. Bogdan Ionescu
Cursul are ca scop familiarizarea studenților cu conceptul de învățare
automată aplicat problemelor biomedicale. Introducerea generală a
conceptului și a paradigmelor existente, a aplicațiilor medicale
concrete și a utilitarelor software disponibile. Explicarea tehnicilor
de prelucrare și reprezentare a datelor de intrare, descriptori de
conținut aferenți acestora, normalizarea și decorelarea datelor. Sunt
introduse tehnicile de clasificare supervizată clasice, ca exemplu
Support Vector Machines sau Random Forests. De asemenea sunt
prezentate perspectivele tehnicilor de clasificare cu rețele
neuronale, de la arhitecturi simple precum Multi-Layer Perceptrons, la
arhitecturi adânci de tip Convolutional Neural Networks. În final,
este abordată problema evaluării performanței sistemelor de învățare.
Sistemele de clasificare sunt exemplificate în aplicații specifice de
la detectarea și monitorizarea afecțiunilor neurodegenerative de tip
Parkinson sau Alzheimer, până la analiza crizelor epileptice și a
tulburărilor de somn
