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Veranstaltungsangebote für den schulischen Bildungsbereich in Niedersachsen.

Biologie / Online-Seminar: Labor trifft Lehrer*in-digital! - "Künstliche Intelligenz in der digitalen Bildverarbeitung" (Modul IV)
Nr.
KBS408504
Dauer
Halbtagsveranstaltung
Anfang
21.02.2024 , 16:00 Uhr
Ende
21.02.2024 , 17:30 Uhr
Anmeldeschluss
21.01.2024
max. Teilnehmende
100
min. Teilnehmende
5
Kosten
kostenlos
Adressaten
Lehrkräfte an niedersächsischen Schulen der Sek I und Sek II mit Interesse an biomedizinischen Themen.
Veranstaltungstypen
  • Online
  • Fortbildung
Beschreibung
Labor trifft Lehrer*in ermöglicht es Lehrkräften, in die aktuelle Forschung am Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin (MDC) einzutauchen. Das Programm existiert seit 2011 und findet seit 2020 digital statt. Es umfasst Themen wie Stammzellen, die "Genschere" CRISPR/Cas, Künstliche Intelligenz in der Medizin oder Immunantworten auf Krebs und verbindet Kerninhalte der Rahmenlehrpläne mit dem neuesten Stand der Forschung. MDC-Wissenschaftler*innen präsentieren ihre Forschung und beantworten anschließend Fragen. In den Fortbildungen erwerben Lehrkräfte neues Fachwissen und frischen ihre Kenntnisse auf. Sie erhalten neue Anregungen für den Unterricht, knüpfen Kontakte und sind bestens über die derzeitige Forschung informiert. Zudem erhalten sie Einblicke in den Forschungsbetrieb und seine Berufsbilder, die sie mit in die Schule nehmen können.

Künstliche Intelligenz in der digitalen Bildverarbeitung (Modul IV):
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz hat in vielen Bereichen rasant zugenommen.
Besonders in der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden maschinellen Lernens erfolgreich eingesetzt, um gezielt Objekte zu erkennen, zu lokalisieren oder sogar realistisch anmutende Bilder zu erschaffen. Röntgen- oder Mikroskopieaufnahmen aus Medizin und Biologie können zum Beispiel automatisiert auf bestimmte Merkmale wie Tumorzellen untersucht werden.
In diesem Kurs erklären wir, wie ein Computer lernt, gewisse Objekte auf digitalen Bildern zu erkennen, was Neuronale Netze sind und gehen genauer auf die Mathematik hinter den gängigen Algorithmen ein. Abschließend stellen wir Anwendungen aus der aktuellen Forschung in der Molekularbiologie vor.

Referent*in: Dr. Christoph Karg, Dr. Christoph Karg ist studierter und promovierter Mathematiker und arbeitet als Postdoc am Max Delbrück Center im „Machine Learning in der Bildbearbeitung“, einem Thema, zu dem er auch in der Lehre tätig ist. Momentan forscht er daran, mithilfe von Machine Learning eine Methode zu finden, die Zellen des Fadenwurms C. elegans automatisiert zu benennen und eine Art „Zell-Atlas“ zu erstellen. Generell interessiert er sich dafür, wie man mathematische und geometrische Konzepte mithilfe von Programmiersprachen implementiert und diese anschaulich auf digitale Bilder anwendet.

Fortbildungsreihe 2023:
Modul I: 13.09.2023, Strukturen molekularer Maschinen bestimmen – Krankheiten verstehen, KBS337556
Modul II: 08.11.2023, Metaorganismus Mensch und wie neue Techniken ein Forschungsgebiet verändern, KBS337557

Fortsetzung der Fortbildungsreihe 2024 (Anmeldung ab 01.10.2023):
Modul III: 17.01.2024, RNA-Transport in Nervenzellen und neurodegenerative Erkrankungen, KBS403503
Modul IV: 21.02.2024, Künstliche Intelligenz in der digitalen Bildverarbeitung, KBS408504
Modul V: 06.03.2024, Bluthochdruck in der Schwangerschaft: Auswirkung auf die künftige Gesundheit, KBS410505
Modul VI: 24.04.2024, Zelldiagnostik der Zukunft, KBS417506
Modul VII: 22.05.2024, Proteinfahndung mit Massenspektrometern, KBS421507
Modul VIII: 05.06.2024, Wie Salz unser Darmmikrobiom und das Immunsystem beeinflusst, KBS423508

Die Veranstaltung wird mit Zoom über Server des MDC durchgeführt. Der Veranstaltungslink wird Ihnen rechtzeitig per Email zugesandt. Die Voraussetzungen für die Online-Teilnahme sind: ein Telefonanschluss, ein stabiles Internet, eine Webcam (die TN werden gebeten, durchgehend ihre Kamera einzuschalten) sowie Lautsprecher und ein Mikrofon. Teilnahmebescheinigungen werden Ihnen nach der erfolgreichen Teilnahme im Nachhinein zugesendet.

Teilnahmekosten werden nicht erhoben. Lehrkräfte/Beschäftigte aus Schulen in freier Trägerschaft können im Rahmen der verfügbaren Plätze auf eigene Kosten teilnehmen.

Es gelten die »Bedingungen für die Teilnahme an Fortbildungsveranstaltungen des Kompetenzzentrums Lehrerfortbildung der TU Braunschweig (KLBS)«: http://www.tu-braunschweig.de/klbs Mit der Anmeldung zu dieser Veranstaltung erkennen Sie diese Bedingungen an.
Auszug: Ein Rücktritt von einer Veranstaltung kann per E-Mail an das Kompetenzzentrum Lehrerfortbildung (KLBS) erfolgen. Geht die Abmeldung bis zu dem in der Veranstaltungsankündigung genannten Meldeschluss beim Kompetenzzentrum Lehrerfortbildung (KLBS) ein, entstehen keine Kosten. Abmeldungen nach Meldeschluss bzw. Nichterscheinen entbinden nicht von der Zahlung der Teilnahmekosten. Der entsendenden Schule bzw. Dienststelle werden die tatsächlich entstandenen Kosten bis zur Höchstgrenze der vollen Teilnahmekosten in Rechnung gestellt. Für die gemeldete Person kann im Falle der Verhinderung eine geeignete Ersatzperson mit allen erforderlichen Daten benannt werden. Die Änderung ist dem Kompetenzzentrum Lehrerfortbildung (KLBS) per E-Mail mitzuteilen. In diesem Fall entstehen keine Kosten.
Schulform

Gymnasium,

Hauptschule,

Integrierte Gesamtschule,

Kooperative Gesamtschule,

Oberschule Sek I,

Oberschule Sek II,

Realschule,

Sek I-Bereich,

Sek II-Bereich

Veranstalter
Kompetenzzentrum für Lehrkräftefortbildung der Technischen Universität Carolo-Wilhemina Braunschweigi
verantwortlich
Veranstaltungsteam
Marie Burns (Leitung)
Zielsetzung
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz hat in vielen Bereichen rasant zugenommen.
Besonders in der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden maschinellen Lernens erfolgreich eingesetzt, um gezielt Objekte zu erkennen, zu lokalisieren oder sogar realistisch anmutende Bilder zu erschaffen. Röntgen- oder Mikroskopieaufnahmen aus Medizin und Biologie können zum Beispiel automatisiert auf bestimmte Merkmale wie Tumorzellen untersucht werden.
In diesem Kurs erklären wir, wie ein Computer lernt, gewisse Objekte auf digitalen Bildern zu erkennen, was Neuronale Netze sind und gehen genauer auf die Mathematik hinter den gängigen Algorithmen ein. Abschließend stellen wir Anwendungen aus der aktuellen Forschung in der Molekularbiologie vor.
Kompetenz
  • bildgebende Verfahren in der Medizin, Nutzung von Künstliche Intelligenz zur Bildanalyse und in der Diagnostik
Inhalte
  • moderne bildgebende Verfahren in der Medizin, Künstliche Intelligenz und Big Data in der Medizin, Früherkennung von Krebs
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