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  Voice-enabled healthcare (VEH)

Dozent/in
PD Dr. rer. nat. Björn Heismann

Angaben
Seminar
Online/Präsenz
, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 2,5
nur Fachstudium, Sprache Deutsch und Englisch
Zeit und Ort: Di 14:15 - 15:45, 01.151-128; Bemerkung zu Zeit und Ort: Further information will be provided on StudOn

Studienfächer / Studienrichtungen
WPF MT-MA ab 1

Voraussetzungen / Organisatorisches
Master-Studenten MT Semester 1-3 (und andere interessierte Fachrichtungen)

Inhalt
Voice recognition, speech synthesis, sentiment analysis and natural language processing are groundbreaking technologies for improved human machine interactions. This seminar intends to give students the opportunity to get in touch with the latest technologies in this space and venture out on a literature review or prototype building journey to improve healthcare applications. The seminar features a lecture part where participants are introduced to the algorithmic background of voice and natural language processing. You are enabled to analyze literature and / or develop own prototypes of voice-enabled healthcare applications. Potential fields of application include e.g. voice-controlled interventional devices and sentiment analysis for psychiatric diseases.

Objectives:

  • Understand science of voice recognition and natural language processing

  • Understand medical human interactions and medical needs

  • Analyze combinations of voice technologies and potential applications in medicine

Skills:

  • Algorithmic background of voice recognition and NLP

  • Literature analysis and prototype building

  • Advanced knowledge: Medical technology

  • Basic knowledge: Medicine

ECTS-Informationen:
Credits: 2,5

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 10, Maximale Teilnehmerzahl: 10
www: https://www.studon.fau.de/crs4043631.html

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester WS 2021/2022:
Biomedizin und Hauptseminar Medizintechnik (BuHSMT)
Voice-enabled healthcare (VEH)

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