TinyML w ochronie zdrowia: AI na urządzeniach noszonych - Plan Szkolenia

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, 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 wykładowcę z zakresu Polsce wyposaża zaawansowanych specjalistów w umiejętności projektowania, optymalizacji i wdrażania kompletnych pipeline'ów TinyML. Uczestnicy nauczą się zbierać dane, trenować modele o niskim poborze mocy oraz testować aplikacje w środowiskach rzeczywistych, korzystając z praktycznych warsztatów.

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.