Ollama alkalmazások az egészségügyben Képzés

A Haladó Ollama Modell Hibakeresés és Értékelés egy mélyreható tanfolyam, amely az Ollama modelljeinek diagnosztizálására, tesztelésére és viselkedésének mérésére összpontosít, amikor azokat helyi vagy privát környezetben üzemeltetjük.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnökök, ML Ops szakemberek és QA szakemberek számára készült, akik szeretnék biztosítani az Ollama-alapú modellek megbízhatóságát, pontosságát és üzemkész állapotát éles környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Rendszeres hibakeresést végezni Ollama által üzemeltetett modellekben és megbízhatóan reprodukálni a hibás működési módokat.
• Robusztus értékelési folyamatokat tervezni és végrehajtani, kvantitatív és kvalitatív metrikákkal.
• Megfigyelhetőségi eszközöket (naplók, nyomkövetések, metrikák) implementálni a modell egészségállapotának és elcsúszásának monitorozására.
• Automatizált tesztelést, érvényesítést és regresszió ellenőrzéseket integrálni a CI/CD folyamatokba.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati laborok és hibakeresési feladatok Ollama üzemelő példányok használatával.
• Esettanulmányok, csoportos hibaelhárítási foglalkozások és automatizációs workshopok.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az agentikus AI egy olyan megközelítés, ahol az AI rendszerek terveznek, következtetnek és eszközhasználati műveleteket hajtanak végre, hogy meghatározott korlátokon belül célokat érjék el.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi és adatcsapatoknak szól, akik agentikus AI megoldásokat szeretnének tervezni, értékelni és irányítani klinikai és operatív használati esetekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Magyarázni az agentikus AI fogalmakat és korlátokat az egészségügyi kontextusban.
• Biztonságos agent munkafolyamatokat tervezni tervezéssel, memóriával és eszközhasználattal.
• Klinikai dokumentumok és tudásbázisok feletti kereséssel bővített agenteket építeni.
• Agent viselkedést értékelni, monitorozni és irányítani korlátokkal és emberi felügyelettel.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és moderált vita.
• Irányított laborok és kódáttekintések homokozó környezetben.
• Forgatási alapú gyakorlatok a biztonságról, értékelésről és irányításról.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű egészségügyi szakemberek és AI fejlesztők számára készült, akik AI-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének implementálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
• AI modellek fejlesztése orvosi képfeldolgozáshoz és prediktív diagnosztikához.
• Az AI integrálása az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
• Az egészségügyi szabályozások és az etikus AI 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, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI-t fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek implementálására az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI használatára prediktív modellezéshez egészségügyi adatokon.
• Orvosi képek elemzésére AI-alapú technikákkal.
• Az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjainak megismerésére.

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.

A generatív MI egy olyan technológia, amely új tartalmakat hoz létre, például szöveget, képeket és ajánlásokat, promptok és adatok alapján.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű egészségügyi szakembereknek szól, akik a generatív MI és a prompt mérnökség használatával szeretnék javítani a hatékonyságot, a pontosságot és a kommunikációt az orvosi kontextusban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI és a prompt mérnökség alapjait.
• MI-eszközök alkalmazása a klinikai, adminisztratív és kutatási feladatok egyszerűsítésére.
• Biztosítani az MI etikus, biztonságos és szabályozásnak megfelelő használatát az egészségügyben.
• Promptok optimalizálása a következetes és pontos eredmények elérése érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati feladatok és esettanulmányok.
• Gyakorlati kísérletezés MI-eszközökkel.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

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.

A LangGraph lehetővé teszi állapottal rendelkező, több szereplős munkafolyamatokat, amelyeket LLM-ek hajtanak meg, pontos vezérléssel a végrehajtási útvonalak és az állapotmegőrzés felett. Az egészségügyben ezek a képességek elengedhetetlenek a megfelelőség, az együttműködés és az orvosi munkafolyamatokkal összhangban lévő döntéstámogató rendszerek kialakításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik LangGraph-alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben a szabályozási, etikai és működési kihívásokkal foglalkoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egészségügyi szempontokkal összhangban lévő LangGraph munkafolyamatokat tervezni, figyelemmel a megfelelőségre és a naplózhatóságra.
• LangGraph alkalmazásokat integrálni orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Ajánlott gyakorlatokat alkalmazni a megbízhatóság, a nyomon követhetőség és az érthetőség terén érzékeny környezetekben.
• LangGraph alkalmazásokat üzembe helyezni, monitorozni és érvényesíteni egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok valós esettanulmányokkal.
• Implementációs gyakorlat élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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 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.

A TinyML a gépi tanulás integrálása alacsony fogyasztású, erőforrásokban korlátozott hordozható és orvosi eszközökbe.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik TinyML megoldásokat szeretnének implementálni az egészségügyi monitorozás és diagnosztikai alkalmazások területén.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• TinyML modellek tervezése és üzembe helyezése valós idejű egészségügyi adatfeldolgozáshoz.
• Bioszenzor adatok gyűjtése, előfeldolgozása és értelmezése MI-alapú betekintésekhez.
• Modellek optimalizálása alacsony fogyasztású és memóriában korlátozott hordozható eszközökre.
• A TinyML által generált kimenetek klinikai relevanciájának, megbízhatóságának és biztonságának értékelése.

A képzés formátuma

• Előadások élő bemutatókkal és interaktív beszélgetésekkel.
• Gyakorlati feladatok hordozható eszközök adataival és TinyML keretrendszerekkel.
• Implementációs gyakorlatok irányított laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Olyan testreszabott képzésért, amely igazodik konkrét egészségügyi eszközökhöz vagy szabályozási munkafolyamatokhoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a program testreszabásához.