AI for Healthcare using Google Colab 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 instruktor vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) közepes szintű egészségügyi szakemberekre vonatkozik, akik alkalmazni szeretnének mesterséges intelligenciát és AR/VR megoldásokat a orvosi képzéshez, műtét-simulációkhoz és rehabilitáláshoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Értik az mesterséges intelligencia szerepét az AR/VR élmények javításában az egészségügyben.
• Használják az AR/VR-t műtét-simulációkhoz és orvosi képzéshez.
• Alkalmazzák az AR/VR eszközöket a betegrehabilitációban és terápiában.
• Ismerik meg a mesterséges intelligencia támogatott 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 az interaktív képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adatelemzőknek és IT szakembereknek irányul, akik megtanulják a Google Colab alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-on belül.
• Alapvető Python kódokat írni és futtatni.
• Adatszámadalmakat importálni és kezelni.
• Vizuálistikus megjelenéseket készíteni Python könyvtárakkal.

Ez a tanárok iránymutatásával folytatott, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) közepes szintű egészségügyi szakembereknek, biomedikai mérnököknek és AI-fejlesztőknek szánt, akik újraalkotó egészségügyi megoldásokat kívánnak létrehozni a Edge AI segítségével.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
• Fejleszteni és telepíteni AI-modelleket hordozható eszközökön az egészségügyi alkalmazásokhoz.
• Implementálni Edge AI-megoldásokat a hordozható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
• Tervezni és telepíteni betegfigyelő rendszereket a Edge AI használatával.
• Kezelni az etikai és szabályozási szempontokat az egészségügyi AI-alkalmazásokban.

Ez a tanár vezető, élőképességgel rendelkező képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az okostermekozgató szintű és haladó egészségügyi AI fejlesztőknek és adattudósoknak irányul, akik kívánják finomhangolni a modelljeiket orvosi diagnosztika, betegségek előrejelzése és betegek állapotának előrejelzése érdekében strukturált és strukturálatlan egészségügyi adatok felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Finomhangolni az AI modelljeket egészségügyi adatbázisokon, beleértve az elektronikus betegjelentéseket (EMR), a képeket és az idősoros adatokat.
• Alkalmazni a transzfertanulást, a területi adaptációt és a modell tömörítést orvosi kontextusban.
• Kezelni az adatvédelmi, torzítási és szabályozási megfelelőségi kérdéseket a modell fejlesztése során.
• Üzembe helyezni és figyelni a finomhangolt modelljeiket az egészségügyi környezetben.

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 a tanár által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű egészségügyi munkavállalók, adatelemzők és politikai döntéshozók számára készült, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a generatív AI-t az egészségügyi kontextusban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Magyarázni a generatív AI elveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítani a generatív AI lehetőségeit a gyógyszer-fejlesztés és személyre szabott orvoslás terén.
• Alkalmazni generatív AI technikákat az orvosi képalkotásban és diagnosztikában.
• Kiértékelni a mesterséges intelligencia etikai implikációit az orvosi környezetben.
• Kidolgozni stratégiákat az AI technológiák bevezetésére az egészségügyi rendszerekbe.

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.

Az Ollama egy könnyűsúlyú platform nagy méretű nyelvi modellek helyi futtatására.

Ez az oktató által vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszínen) középszintű egészségügyi gyakosítók és IT csapatok számára készült, akik kívánják az Ollama-alapú mesterséges intelligencia megoldásokat üzembe helyezni, testreszabni és működésre hozni klinikai és administratív környezetekben.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Az Ollama-t egészségügyi környezetekben biztonságos használatra telepíteni és konfigurálni.
• Helyi LLM-eket integrálni a klinikai folyamatokba és az administratív feladatokba.
• A modelleket egészségügyre vonatkozó terminológiára és feladatokra testreszabni.
• Az adatvédelem, biztonság és jogi megfelelőség legjobb gyakorlatát alkalmazni.

A Képzés Formája

• Interaktív előadás és vita.
• Interaktív bemutatások és útmutató gyakorlatok.
• Praktikus implementáció egészségügyi szimulációs környezetben.

Képzés Testreszabási Opciók

• Egyedi képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

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.

A TinyML a gépi tanulás alacsony fogyasztással rendelkező, erőforrásokra korlátozott hordozható és orvosi eszközökbe való integrálása.

Ez a képzés (online vagy helyszíni) közvetlen tanárvezetéssel folyik, és azokra a haladó szintű gyakornokokra szól, akik kívánják megvalósítani TinyML megoldásokat egészségügyi felügyeleti és diagnosztikai alkalmazásokhoz.

Ez a képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni és kibocsátani TinyML modelleket valós idejű egészségi adatok feldolgozására.
• Gyűjtőztetni, előfeldolgozni és értelmezni az élettani érzékelők adatait mesterséges intelligencia alapú információkért.
• Optimalizálni a modelleket alacsony fogyasztású és memórián korlátozott hordozható eszközök számára.
• Kiértékelni a TinyML-alapú kimenetek klinikai relevanciáját, megbízhatóságát és biztonságát.

Képzés formája

• Előadások, amelyek élő bemutatkozásokkal és interaktív vita támogatottak.
• Gyakorló feladatok hordozható eszköz adatokkal és TinyML keretrendszerekkel.
• Választékos labor környezetben történő gyakorlási feladatok végrehajtása.

Képzés személyre szabható opciói

• Személyre szabott képzés, amely specifikus egészségügyi eszközökhez vagy jogszabályi folyamatokhoz igazodik. Kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.