AI az Egészségügyi Sektorban Google Colab használatával Képzés

Az agentic AI olyan megközelítés, amelyben az AI-rendszerek terveznek, gondolkodnak és eszközhasználatú akciókat végeznek célok elérésére meghatározott korlátokon belül.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy előadótermi) a középszintű egészségügyi és adatcsapatoknak szól, akik azt szeretnék, hogy tervezzék, értékeljék és irányítsák az agentic AI megoldásokat klinikai és operatív felhasználási esetekre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagásolják az agentic AI fogalmait és korlátozásaikat az egészségügyi kontextusokban.
• Biztonságos agent folyamatokat terveznek tervezés, memória és eszközhasználat használatával.
• Keresés-áugmentált ügynököket építenek klinikai dokumentumok és tudásbázisok felett.
• Értékelik, figyelik és irányítják az ügynök viselkedését korlátokkal és emberi beavatkozásos ellenőrzésekkel.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vezetett viták.
• Irányított laboratóriumi munka és kódbemenetel egy sandbox környezetben.
• Biztonság, értékelés és irányításra épülő jeleneti gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kérésére vegye fel velünk a kapcsolatot a megszervezéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formájában zajlik, és célközönsége az AI meghajtó egészségügyi megoldások bevezetésében érdeklődő középfokú és előkelő egészségügyi szakemberek és AI fejlesztők.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• Fejlesztenek AI modelleket orvosi képanalízisre és előrejelző diagnosztikára.
• Integrálják az AI-t elektronikus egészségügyi iratokkal (EHR) és klinikai folyamatokkal.
• Biztosítják az egészségügyi szabályozásoknak és az etikus AI gyakorlatoknak a betartását.

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azokat a középfokú egészségügyi szakembereket célozza meg, akik kíváncsiak arra, hogy alkalmazzák az AI és AR/VR megoldásokat orvosi kiképzésre, műtét szimulációkra és rehabilitációra.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI szerepét az AR/VR élmény javításában az egészségügyben.
• Használni az AR/VR műtétszimulációkhoz és orvosi kiképzésre.
• Alkalmazni az AR/VR eszközöket betegek rehabilitációjára és terápiájára.
• Kutatni az AI-javított orvosi eszközök etikai és adatvédelmi kérdéseit.

Ez a képzés, amelyet tanársegélyezett módon folytatunk Magyarország (online vagy helyszínen), középhaladó szintű egészségügyi szakemberek és adatalkalmazatók számára készült, akik meg szeretnének érteni és alkalmazni a mesterséges intelligencia technológiáit az egészségügyi környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Azon egészségügyi kihívásokat felismerni, amelyeket a mesterséges intelligencia megoldhat.
• Elemezni a MI hatását a betegellátásra, biztonságra és orvosi kutatásra.
• Érteni a mesterséges intelligencia és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
• Alkalmazni alapvető MI fogalmakat az egészségügyi forgatókönyvekre.
• Fejleszteni gépi tanulási modellt a kórházi adatelemzéshez.

Ez a képzés, amelyet a képző vezet, élő (online vagy helyszíni) formában, azon egészségügyi szakemberekre és kutatókra vonatkozik, akik szeretnének a ChatGPT segítségével javítani a beteggondozás minőségén, optimalizálni a munkafolyamatokat és javítani az egészségügyi eredményekre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ChatGPT alapjait és alkalmazásait az egészségügyben.
• Felhasználhatni a ChatGPT-ot az egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
• Személyes orvosi információt és támogatást biztosíthatni a betegeknek a ChatGPT segítségével.
• Alkalmazhatni a ChatGPT-ot az orvostudományi kutatás és elemzés céljából.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak és IT szakembereknek szolgál, akik szeretnének megtanulni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Felállítani és navigálni a Google Colab-ben.
• Írni és végrehajtani alapvető Python kódot.
• Betölteni és kezelni adathalmazokat.
• Vizualizációkat létrehozni a Python könyvtárak segítségével.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak szól, akik tanulni szeretnének, hogyan hozzanak létre jelentősséggel bíró és látványosan kellemes adattáblázatokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni Google Colab adattáblázatokat.
• Többféle típusú ábrákat készíteni Matplotlib segítségével.
• Seaborn használatát előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Ábrákat testreszabni a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
• Adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközökkel.

Ez a tanárvezetett, élő edzést Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomédiai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánják, akik szeretnék felhasználni az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket periférikus eszközökön egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI megoldásokat viselő eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni Edge AI-t használó betegfelügyeleti rendszereket.
• Kezdeni az etikai és szabályozási kérdéseket az egészségügyi AI alkalmazásokban.

Ez oktatóvezetett, élő tréning online vagy helyszínen Magyarország célcsoportja a középszintű és magas szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak, akik szeretnének finomítani a modelleket klinikai diagnózisra, betegségelőrejelzésre és betegkimenetel előrejelzésére sztrukturált és nem sztrukturált orvosi adatok használatával.

Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Finomítani az AI-modelleket orvosi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képeket és idősoros adatokat.
• Alkalmazni a transzfer learninget, domént adaptálást és modellkompressziót orvosi kontextusban.
• Kezdeni a magánélet, előítélet és szabályozási kompatibilitás kérdéseivel a modellfejlesztés során.
• Telepíteni és monitorozni a finomított modelleket valós orvosi környezetekben.

Generatív AI egy technológia, amely alapuló prompts és adatok alapján új tartalmak, mint szövegek, képek és ajánlások létrehozására alkalmas.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középfokú egészségügyi szakembereknek szánt, akik generatív AI-t és prompt engineering-et szeretnének használni az effekció, pontosítás és kommunikáció javításához orvosi kontextusokban.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI és prompt engineering alapjait.
• AI eszközöket alkalmazni klinikai, adminisztratív és kutató feladatok gyorsításához.
• Biztonságos, etikus és szabályozott AI használatát biztosítani az egészségügyben.
• Promptokat optimalizálni a konzisztens és pontos eredmények elérése érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Praktikus gyakorlatok és esettanulmányok.
• AI eszközökkel való gyakorlati kísérletek.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kérésére keressék minket, hogy megtárgyaljuk.

Ez az oktatóvezetésű, élő edzések sorozata Magyarország (online vagy helyszínen) az alacsony és közepes szintű egészségügyi szakemberek, adatanalitikusok és döntéshozók számára szól, akik generatív AI megértése és alkalmazása érdekel a egészségügyi kontextusban.

Ezen edzések végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagázni a generatív AI alapelveit és alkalmazását az egészségügyben.
• Felismerni a lehetőségeket, amelyek lehetővé teszik a generatív AI-t a gyógyszerkutatás és a személyre szabott orvostudomány fejlesztésében.
• Generatív AI technikákat alkalmazni a kórképalkotásban és diagnózisban.
• Megítélni az AI etikai következményeit az orvosi környezetben.
• Stratégiákat fejleszteni az AI technológiák egészségügyi rendszerekbe integrálásához.

LangGraph állapotmentes, többszereplős folyamatokat tesz lehetővé, amelyet LLMs hajtanak meg pontos irányítású végrehajtási útvonalakkal és állapot-állandósággal. Az egészségügyben ezek a képességek lényegesek a megfelelő alkalmazás, az interoperabilitás és döntés támogatási rendszerek létrehozásához, amelyek egyeztetettek a gyógyászati folyamatokkal.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célközönsége azok a közép- és haladó szintű szakemberek, akik LangGraph alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben szabályozási, etikai és műveleti kihívásokkal szembenéznek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtervezni egészségügyi LangGraph folyamatokat, tekintettel a megfelelő alkalmazásra és nyomkövethetőségre.
• Integrálni LangGraph alkalmazásokat orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat biztonságossági, nyomkövethetőségi és magyarázhatósági célból érzékeny környezetekben.
• Telepíteni, monitorozni és validálni LangGraph alkalmazásokat egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Valós világbeli esetstudiókhoz kapcsolódó gyakorlatok.
• Előadás gyakorlása élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

Ez a tanárvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az olyan középfokú és előhaladott szintű egészségügyi szakemberek, orvosi kutatók és AI fejlesztők, akik multimodalis AI-t szeretnének alkalmazni orvosi diagnózisok és egészségügyi alkalmazásokban.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a multimodalis AI szerepét az modern egészségügyben.
• Szerveznek integrálják a szerkezeti és szerkezet nélküli orvosi adatokat AI-alapú diagnózisokhoz.
• Alkalmaznak AI technikákat orvosi képek és elektronikus betegellátási jegyek (EHR) elemzéséhez.
• Fejlesztenek előrejelző modelleket betegségek diagnózisára és kezelési javaslatokhoz.
• Bekapcsolnak hangfelismerést és természetes nyelvi feldolgozást (NLP) orvosi átiratokhoz és betegkapcsolatokhoz.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az középfokú egészségügyi szakemberek és AI-fejlesztők számára van szánva, akik kihasználni szeretnék a prompt engineering technikákat az orvosi munkafolyamatok, kutatás hatékonyságának és betegek eredményének javítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering alapjait az egészségügyben.
• AI prompts használata klinikai dokumentációhoz és beteginterakciókhoz.
• AI kihasználása orvosi kutatásokhoz és irodalomáttekintéshez.
• Gyógyszerfelfedezés és klinikai döntéshozatal javítása AI-hajtott prompts segítségével.
• Biztosítják a szabályozási és etikai szabványok betartását az egészségügyi AI-ban.

Ez oktatói vezette, élő (online vagy helyszíni) képzés arról szól, hogy kezdő szintű fejlesztők és adattisztítók tanuljanak Python programozást alapoktól kezdve Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kódot valósítanak meg a Google Colab környezetben.
• Ellenőrző struktúrákat használnak egy Python program folyamatának kezeléséhez.
• Függvények létrehozására és hatékony kód-újrafelhasználásra.
• Alapkönyvtárak használatához és felfedezéséhez Python programozásban.