Zastosowania Ollama w Ochronie Zdrowia - Plan Szkolenia

Zaawansowane Debugowanie i Ocena Modeli Ollama to dogłębny kurs skupiający się na diagnozowaniu, testowaniu i mierzeniu zachowania modeli podczas uruchamiania lokalnych lub prywatnych wdrożeń Ollama.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, specjalistów ML Ops oraz praktyków QA, którzy chcą zapewnić niezawodność, wierność i gotowość operacyjną modeli opartych na Ollama w środowisku produkcyjnym.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przeprowadzać systematyczne debugowanie modeli hostowanych na Ollama i wiarygodnie odtwarzać tryby awarii.
• Projektować i wykonywać solidne potoki oceny z wykorzystaniem metryk ilościowych i jakościowych.
• Wdrażać obserwowalność (logi, ślady, metryki) w celu monitorowania stanu modeli i ich dryfu.
• Automatyzować testowanie, walidację i kontrole regresji zintegrowane z potokami CI/CD.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne laboratoria i ćwiczenia debugowania z wykorzystaniem wdrożeń Ollama.
• Studia przypadków, sesje rozwiązywania problemów w grupach oraz warsztaty automatyzacji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Agentic AI to podejście, w którym systemy AI planują, rozumują i podejmują działania z wykorzystaniem narzędzi, aby osiągnąć cele w ramach określonych ograniczeń.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów zajmujących się ochroną zdrowia i analizą danych na poziomie średniozaawansowanym, które chcą projektować, oceniać i zarządzać rozwiązaniami agentic AI do zastosowań klinicznych i operacyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wyjaśnić koncepcje i ograniczenia agentic AI w kontekście ochrony zdrowia.
• Projektować bezpieczne przepływy pracy agentów z planowaniem, pamięcią i wykorzystaniem narzędzi.
• Tworzyć agentów wzbogaconych o możliwość wyszukiwania w dokumentach klinicznych i bazach wiedzy.
• Oceniać, monitorować i zarządzać zachowaniem agentów za pomocą zabezpieczeń i kontroli z udziałem człowieka.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i omówienie kodu w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące bezpieczeństwa, oceny i zarządzania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z zakresu służby zdrowia oraz programistów AI na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na AI w służbie zdrowia.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę agentów AI w służbie zdrowia i diagnostyce.
• Tworzyć modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
• Integrować AI z elektronicznymi kartami zdrowia (EHR) i procesami klinicznymi.
• Zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi służby zdrowia 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, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
• Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
• Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.

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.

Generatywna AI to technologia, która tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy i rekomendacje, na podstawie promptów i danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać generatywną AI i inżynierię promptów, aby poprawić efektywność, dokładność i komunikację w kontekście medycznym.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy generatywnej AI i inżynierii promptów.
• Zastosować narzędzia AI do usprawnienia zadań klinicznych, administracyjnych i badawczych.
• Zapewnić etyczne, bezpieczne i zgodne z przepisami wykorzystanie AI w ochronie zdrowia.
• Optymalizować prompty, aby uzyskać spójne i dokładne wyniki.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Praktyczne eksperymentowanie z narzędziami AI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

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.

LangGraph umożliwia tworzenie stanowych, wieloagentowych procesów opartych na LLM z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i trwałości stanu. W ochronie zdrowia te możliwości są kluczowe dla zapewnienia zgodności, interoperacyjności oraz budowania systemów wsparcia decyzyjnego dostosowanych do medycznych procesów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w ochronie zdrowia, uwzględniając wyzwania regulacyjne, etyczne i operacyjne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować procesy LangGraph specyficzne dla ochrony zdrowia z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
• Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie niezawodności, możliwości śledzenia i wyjaśnialności w wrażliwych środowiskach.
• Wdrażaæ, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w ochronie zdrowia.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z rzeczywistymi studiami przypadków.
• Praktyka wdrażania w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

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 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.

TinyML to integracja uczenia maszynowego w urządzeniach noszonych i medycznych o niskim poborze mocy i ograniczonych zasobach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), skierowane jest do praktyków na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania TinyML w aplikacjach do monitorowania i diagnostyki w opiece zdrowotnej.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać modele TinyML do przetwarzania danych zdrowotnych w czasie rzeczywistym.
• Zbierać, przetwarzać i interpretować dane z biosensorów w celu uzyskania spostrzeżeń opartych na AI.
• Optymalizować modele pod kątem urządzeń noszonych o niskim poborze mocy i ograniczonej pamięci.
• Oceniać kliniczną istotność, niezawodność i bezpieczeństwo wyników generowanych przez TinyML.

Format kursu

• Wykłady wspierane przez demonstracje na żywo i interaktywne dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia z danymi z urządzeń noszonych i frameworkami TinyML.
• Ćwiczenia wdrażające w przewodzonym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby dostosować szkolenie do konkretnych urządzeń medycznych lub przepisów prawnych, skontaktuj się z nami w celu personalizacji programu.