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X-WR-CALNAME:Real-World Federated Learning in Radiology: Hurdles to overcome and Benefits to gain
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SUMMARY:Real-World Federated Learning in Radiology: Hurdles to overcome and Benefits to gain
DESCRIPTION:\n\nWelche Hindernisse müssen gemeistert werden, um Federated Learning in reale  radiologische Anwendungen zu integrieren?\n\nKI-Webinarreihe\n\nLeuchtturm KI und Bioinformatik des BZKF\n\nReferent: Markus Bujotzek, DKFZ Heidelberg\n\nZoom-Einwahldaten: https://fau.zoom-x.de/j/69149580690?pwd=5czZbUMmytt7fgxXUVFkXcoMaJGVh0.1\n\n\n\nKontakt\n\nEine Anmeldung zum Webinar ist nicht erforderlich. Bei Bedarf kann eine Teilnahmebescheinigung ausgestellt werden. Wenden Sie sich hierfür oder bei Fragen an Frau Alexa Iancu (Alexa.Iancu@uk erlangen.de).\n\nHinweis: Die Webinare werden aufgezeichnet.\n\nDer Leuchtturm KI & Bioinformatik Der Leuchtturm KI & Bioinformatik des BZKF baut eine Competence Unit für föderierte KI & bioinformatische Analysen (KIBCU) auf und etabliert IT-Infrastrukturen sowie methodische Kompetenzen, um das Potenzial verteilter onkologischer Datenschätze zu nutzen. Weitere Informationen: https://bzkf.de/leuchtturm-ki-bioinformatik
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DTSTART:20241016T150000Z
DTEND:20241016T154500Z
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