Sztuczna Inteligencja w Ochronie Zdrowia z wykorzystaniem Google Colab - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności dostrajania hiperparametrów oraz nauczyć się skutecznie wdrażać modele za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do pracowników opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym oraz do programistów AI, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na AI w opiece zdrowotnej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
• Tworzyć modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
• Integrować AI z elektronicznymi kartami pacjentów (EHR) i procesami klinicznymi.
• Zapewniać zgodność z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych pracowników ochrony zdrowia, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę AI w ulepszaniu doświadczeń AR/VR w ochronie zdrowia.
• Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkoleń medycznych.
• Stosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
• Poznać kwestie etyczne i dotyczące prywatności związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do specjalistów z dziedziny ochrony zdrowia oraz analityków danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i stosować technologie AI w środowisku medycznym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zidentyfikować kluczowe wyzwania w ochronie zdrowia, które może rozwiązać AI.
• Przeanalizować wpływ AI na opiekę nad pacjentami, bezpieczeństwo i badania medyczne.
• Zrozumieć zależności między AI a modelami biznesowymi w ochronie zdrowia.
• Stosować podstawowe koncepcje AI w scenariuszach medycznych.
• Tworzyć modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów i badaczy z sektora zdrowia, którzy chcą wykorzystać ChatGPT, aby poprawić opiekę nad pacjentami, usprawnić przepływ pracy i osiągnąć lepsze wyniki w sektorze zdrowia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowań w sektorze zdrowia.
• Wykorzystać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w sektorze zdrowia.
• Dostarczać dokładne informacje medyczne i wsparcie pacjentom przy użyciu ChatGPT.
• Zastosować ChatGPT do badań medycznych i analiz.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do średniozaawansowanych profesjonalistów z sektora zdrowia, inżynierów biomedycznych oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać Edge AI do innowacyjnych rozwiązań w opiece zdrowotnej.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i korzyści Edge AI w opiece zdrowotnej.
• Opracowywać i wdrażać modele AI na urządzeniach brzegowych do zastosowań w opiece zdrowotnej.
• Wdrażać rozwiązania Edge AI w urządzeniach noszonych i narzędziach diagnostycznych.
• Projektować i wdrażać systemy monitorowania pacjentów z wykorzystaniem Edge AI.
• Rozważać kwestie etyczne i regulacyjne w zastosowaniach AI w opiece zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów AI w medycynie oraz naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą dostroić modele do diagnozowania klinicznego, przewidywania chorób i prognozowania wyników pacjentów przy użyciu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych medycznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostrajać modele AI na zbiorach danych z zakresu opieki zdrowotnej, w tym EMR, obrazowania i danych szeregów czasowych.
• Stosować transfer uczenia, adaptację dziedzinową i kompresję modeli w kontekstach medycznych.
• Zajmować się kwestiami prywatności, uprzedzeń i zgodności z przepisami w rozwoju modeli.
• Wdrażać i monitorować dostrojone modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średniozaawansowanych pracowników służby zdrowia, analityków danych oraz decydentów, którzy chcą zrozumieć i zastosować generative AI w kontekście medycyny.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić zasady i zastosowania generative AI w medycynie.
• Zidentyfikować możliwości wykorzystania generative AI w przyspieszeniu odkrywania leków i medycynie spersonalizowanej.
• Wykorzystać techniki generative AI w obrazowaniu medycznym i diagnostyce.
• Ocenić implikacje etyczne AI w środowisku medycznym.
• Opracować strategie integracji technologii AI w systemach opieki zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do pracowników sektora zdrowia na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, badaczy medycznych oraz programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalne AI w diagnostyce medycznej i aplikacjach zdrowotnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę multimodalnego AI we współczesnej opiece zdrowotnej.
• Integrować strukturalne i niestrukturalne dane medyczne do diagnostyki opartej na AI.
• Stosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznych kart zdrowia.
• Tworzyć modele predykcyjne do diagnozowania chorób i rekomendacji leczenia.
• Wdrażać przetwarzanie mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznych i interakcji z pacjentami.

To szkolenie na żywo Polsce pomaga praktykom medycznym i zespołom IT we wdrożeniu Ollama do lokalnych modeli LLM. Poznasz sposoby integrowania AI z procesami klinicznymi, dostosowywania modeli do konkretnych zadań oraz zapewnienia ścisłej ochrony danych i zgodności z regulacjami w bezpiecznym środowisku opieki zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów z dziedziny ochrony zdrowia oraz programistów AI, którzy chcą wykorzystać techniki inżynierii promptów w celu poprawy przepływów pracy w medycynie, efektywności badań oraz wyników leczenia pacjentów.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy inżynierii promptów w ochronie zdrowia.
• Wykorzystywać prompty AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
• Wykorzystywać AI do badań medycznych i przeglądu literatury.
• Usprawniać proces odkrywania leków i podejmowania decyzji klinicznych dzięki promptom opartym na AI.
• Zapewnić zgodność z regulacjami i standardami etycznymi w zakresie AI w ochronie zdrowia.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce obejmuje wdrażanie rozwiązań TinyML do monitorowania i diagnostyki w opiece zdrowotnej. Uczestnicy uczą się projektować modele do danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym, optymalizować je pod kątem urządzeń noszonych o niskim poborze mocy oraz zapewnić ich kliniczną niezawodność. W ofercie znajdują się praktyczne ćwiczenia laboratoryjne.