KI-Modellen zugrunde? Wie werden diese programmiert und trainiert? Wie erkennt und vermeidet man Fehler? Lineare RegressionenLogistische RegressionenSupport Vector Machines (SVMs)Decision Trees und Random ForestsClusteringNeuronale Netze (FCNNs)Convolutional Neural Networks (CNNs)Graph Neural Networks (GNNs)Generative künstliche Intelligenz Daneben werden die nötigen Grundlagen zu Daten, Datentypen und zur Programmierung in Python erläutert, die Code-Beispiele sind als Download verfügbar.Dieses Werk eignet sich für alle, die medizinische Daten z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit eigenständig auswerten wollen oder die ein vertieftes Verständnis der Anwendung von KI-Algorithmen in der Medizin anstreben, um bestehende Tools gezielt einsetzen oder neue entwickeln zu können: Studierende der Medizin, Bioinformatik, Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Betriebswirtschaftslehre und verwandter Fächer, sowie auch Forschende, Ärztinnen und Ärzte oder Unternehmerinnen und Unternehmer.