Curs de pregatire AI pentru Sănătate folosind Google Colab

Această instruire condusă de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și perfecționeze abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să implementeze soluții bazate pe AI în sănătate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
• Dezvolta modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticare predictivă.
• Integra AI cu fișele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Asigura conformitatea cu reglementările din sănătate și practicile etice ale AI.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să aplice soluții AI și AR/VR pentru instruire medicală, simulări chirurgicale și reabilitare.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în sănătate.
• Utiliza AR/VR pentru simulări chirurgicale și instruire medicală.
• Aplica instrumente AR/VR în reabilitarea și terapia pacienților.
• Explora preocupările etice și de confidențialitate legate de instrumentele medicale îmbunătățite prin AI.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologii AI în mediile de sănătate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica principalele provocări din domeniul sănătății pe care AI le poate aborda.
• Analiza impactul AI asupra îngrijirii pacienților, siguranței și cercetării medicale.
• Înțelege relația dintre AI și modelele de afaceri din sănătate.
• Aplica concepte fundamentale ale AI în scenarii din domeniul sănătății.
• Dezvolta modele de machine learning pentru analiza datelor medicale.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și cercetătorilor din domeniul sănătății care doresc să utilizeze ChatGPT pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților, a eficientiza fluxurile de lucru și a îmbunătăți rezultatele în sănătate.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ChatGPT și aplicațiile sale în sănătate.
• Să utilizeze ChatGPT pentru a automatiza procese și interacțiuni în sănătate.
• Să furnizeze informații medicale precise și suport pacienților folosind ChatGPT.
• Să aplice ChatGPT pentru cercetare și analiză medicală.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
• Dezvolta și implementa modele de AI pe dispozitive edge pentru aplicații medicale.
• Implementa soluții Edge AI în dispozitive wearable și instrumente de diagnostic.
• Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
• Aborda considerentele etice și de reglementare în aplicațiile de AI în sănătate.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să fine-tune modele pentru diagnostic clinic, predicția bolilor și prognozarea rezultatelor pacienților, folosind date medicale structurate și nestructurate.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Fine-tune modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR, imagistică și date de tip time-series.
• Aplica învățarea prin transfer, adaptarea la domeniu și compresia modelelor în contexte medicale.
• Aborda confidențialitatea, părtinirea și conformitatea reglementară în dezvoltarea modelelor.
• Implementa și monitoriza modele fine-tune în medii reale din domeniul sănătății.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății, analiștilor de date și factorilor de decizie de la nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice inteligența artificială generativă în contextul sănătății.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica principiile și aplicațiile inteligenței artificiale generative în sănătate.
• Identifica oportunități pentru inteligența artificială generativă de a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
• Utiliza tehnici de inteligență artificială generativă pentru imagistică medicală și diagnostic.
• Evalua implicațiile etice ale inteligenței artificiale în mediile medicale.
• Dezvolta strategii pentru integrarea tehnologiilor de inteligență artificială în sistemele de sănătate.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, cercetătorilor medicali și dezvoltatorilor de IA de nivel intermediar până la avansat, care doresc să aplice inteligența artificială multimodală în diagnosticul medical și aplicațiile din sănătate.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege rolul inteligenței artificiale multimodale în sănătatea modernă.
• Integra date medicale structurate și nestructurate pentru diagnosticul bazat pe IA.
• Aplica tehnici de IA pentru a analiza imagini medicale și fișe electronice de sănătate.
• Dezvolta modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandări de tratament.
• Implementa recunoașterea vocală și procesarea limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.

Acest training live în România ajută practicienii din sănătate și echipele IT să implementeze Ollama pentru LLM-uri locale. Înveți să integrezi AI în fluxurile clinice, să personalizezi modelele pentru sarcini specifice și să garantezi confidențialitatea strictă a datelor și conformitatea regulativă în medii de sănătate sigure.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să valorifice tehnicile de inginerie a prompturilor pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pacienților.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ingineriei prompturilor în sănătate.
• Să folosească prompturi AI pentru documentație clinică și interacțiuni cu pacienții.
• Să valorifice AI pentru cercetare medicală și revizuire a literaturii.
• Să îmbunătățească descoperirea de medicamente și luarea deciziilor clinice cu prompturi bazate pe AI.
• Să asigure conformitatea cu standardele de reglementare și etică în AI pentru sănătate.

Acest training live, condus de un instructor, în România acoperă implementarea soluțiilor TinyML pentru monitorizarea și diagnosticul medical. Participanții învață să conceapă modele pentru date de sănătate în timp real, să le optimizeze pentru dispozitive portabile cu consum redus de energie și să asigure fiabilitatea clinică. Include exerciții practice în laborator.