Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés a generatív mesterséges intelligenciába

  • A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alapjainak megértése
  • Mélymerülés a generatív modellek világába
  • A generatív mesterséges intelligencia helyzete az egészségügyben

Generatív mesterséges intelligencia a gyógyszerfejlesztésben

  • Gyógyszertervezés felgyorsítása mesterséges intelligenciával
  • Esettanulmányok: Sikertörténetek és kihívások
  • Virtuális szűrés és prediktív modellek

Személyre szabott orvoslás generatív mesterséges intelligenciával

  • Kezelések személyre szabása mesterséges intelligenciával
  • Genomika és mesterséges intelligencia: A személyre szabás új korszaka
  • Etikai megfontolások a mesterséges intelligencia által támogatott személyre szabott orvoslásban

Fejlesztések az orvosi képalkotásban

  • Diagnosztika fejlesztése generatív mesterséges intelligenciával
  • 3D-s orvosi képalkotás és mesterséges intelligencia alapú rekonstrukciós technikák
  • Betegkimenetelek javítása mesterséges intelligencia által támogatott képalkotással

Valós alkalmazások és jövőbeli irányok

  • Generatív mesterséges intelligencia integrálása a klinikai gyakorlatba
  • A mesterséges intelligencia jövője a betegellátásban és -kezelésben
  • Záróprojekt: Mesterséges intelligencia alapú megoldás javaslata egy egészségügyi kihíváshoz

Etikai és társadalmi következmények

  • Az etikai kérdések navigálása a mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazásában
  • Adatvédelem, biztonság és irányítás
  • Felkészülés a jövőre: Szabályozás és politika

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
  • Ismeretek a Python programozás terén
  • Bevezető tudás a biológiáról és az egészségügyi rendszerekről

Célközönség

  • Egészségügyi szakemberek
  • Adatelemzők
  • Döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák