Mesterséges intelligencia az egészségügyben Google Colab segítségével Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméter-hangolás terén, és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, például a Scikit-learn és a TensorFlow segítségével.
• Modellteljesítményt optimalizálni hiperparaméter-hangolással.
• Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
• Együttműködni és nagy léptékű gépi tanulási projekteket kezelni a Google Colabban.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű és haladó szintű egészségügyi szakembereknek és MI-fejlesztőknek szól, akik MI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az MI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• MI-modellek fejlesztése orvosi képalkotás elemzésére és prediktív diagnosztikára.
• Az MI integrálása az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
• Az egészségügyi szabályozások és az etikus MI gyakorlatok betartásának biztosítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek szól, akik AI és AR/VR megoldásokat szeretnének alkalmazni orvosi képzésben, sebészeti szimulációkban és rehabilitációban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI szerepét az AR/VR élmények fejlesztésében az egészségügyben.
• AR/VR használata sebészeti szimulációkban és orvosi képzésben.
• AR/VR eszközök alkalmazása páciens rehabilitációban és terápiában.
• Felderíteni az etikai és adatvédelmi aggályokat az AI-fejlesztett orvosi eszközökben.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az MI technológiákat egészségügyi környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani azokat a kulcsfontosságú egészségügyi kihívásokat, amelyeket az MI segítségével meg lehet oldani.
• Elemezni az MI hatását a betegellátásra, a biztonságra és az orvosi kutatásokra.
• Megérteni az MI és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
• Alapvető MI fogalmakat alkalmazni egészségügyi forgatókönyvekben.
• Gépi tanulási modelleket fejleszteni orvosi adatelemzéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) egészségügyi szakemberek és kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a ChatGPT előnyeit a betegellátás javításához, a munkafolyamatok egyszerűsítéséhez és az egészségügyi eredmények javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és annak alkalmazásait az egészségügyben.
• Használni a ChatGPT-t egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Pontos orvosi információkat és támogatást nyújtani betegeknek a ChatGPT segítségével.
• Alkalmazni a ChatGPT-t orvosi kutatásokhoz és elemzésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek, biomérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• AI modellek fejlesztése és üzembe helyezése peremhálózati eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Edge AI megoldások implementálása hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Betegmonitorozó rendszerek tervezése és üzembe helyezése Edge AI segítségével.
• Etikai és szabályozási szempontok kezelése az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének modelleket finomhangolni klinikai diagnosztikára, betegség-előrejelzésre és betegkimenetel-előrejelzésre strukturált és strukturálatlan orvosi adatok felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek finomhangolására egészségügyi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képi adatokat és idősorokat.
• Transzfer tanulás, tartományi adaptáció és modelltömörítés alkalmazására orvosi kontextusban.
• A magánélet, elfogultság és szabályozási megfelelőség kezelésére a modellfejlesztés során.
• Finomhangolt modellek üzembe helyezésére és monitorozására valós egészségügyi környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és döntéshozóknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát az egészségügyi kontextusban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítani a generatív mesterséges intelligencia által nyújtott lehetőségeket a gyógyszerfejlesztés és a személyre szabott orvoslás terén.
• Generatív mesterséges intelligencia technikák alkalmazása az orvosi képalkotásban és diagnosztikában.
• Felmerni az etikai következményeket a mesterséges intelligencia orvosi környezetben történő alkalmazásával kapcsolatban.
• Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia technológiák integrálására az egészségügyi rendszerekbe.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvosi kutatóknak és AI-fejlesztőknek szól, akik a multimodális AI-t szeretnék alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális AI szerepét a modern egészségügyben.
• Strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat integrálni AI-alapú diagnosztikához.
• AI-technikákat alkalmazni orvosi képek és elektronikus egészségügyi nyilvántartások elemzésére.
• Prediktív modelleket fejleszteni a betegségek diagnosztizálására és kezelési javaslatok készítésére.
• Beszédfelismerést és természetes nyelvfeldolgozást (NLP) alkalmazni orvosi átírásban és betegkommunikációban.

Ez az élő képzés Magyarország helyszínen segít az egészségügyi szakembereknek és informatikai csapatoknak az Ollama bevezetésében helyi nagy nyelvi modellekhez. Tanulja meg az MI integrálását a klinikai munkafolyamatokba, a modellek testre szabását specifikus feladatokhoz, valamint a szigorú adatvédelem és szabályozási megfelelőség biztosítását biztonságos egészségügyi környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakemberek és AI-fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni a prompt engineering technikákat az orvosi munkafolyamatok, a kutatási hatékonyság és a betegeredmények javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait az egészségügyben.
• AI-promptok használata klinikai dokumentációhoz és betegkapcsolatokhoz.
• AI felhasználása orvosi kutatásokhoz és szakirodalmi áttekintésekhez.
• AI-alapú promptokkal javítani a gyógyszerkutatást és a klinikai döntéshozatalt.
• Biztosítani a szabályozási és etikai szabványok betartását az egészségügyi AI területén.

Ez az oktató által vezetett élő képzés itt: Magyarország a TinyML-megoldások egészségügyi monitorozásban és diagnosztikában való megvalósítását tárgyalja. A résztvevők megtanulják, hogyan tervezzenek modelleket valós idejű egészségügyi adatokhoz, optimalizáljanak alacsony fogyasztású viselhető eszközökre, és biztosítsák a klinikai megbízhatóságot. Gyakorlati laboratóriumi feladatokat is tartalmaz.