Curs de pregatire Inteligența Artificială în Sănătate folosind Google Colab

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și dezvolte abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să implementeze soluții de sănătate bazate pe AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
• Să dezvolte modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticarea predictivă.
• Să integreze AI cu sistemele de înregistrări electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Să asigure conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale AI.

Această formare condusă de un instructor, în direct în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesionalilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să aplice soluții AI și AR/VR pentru formarea medicală, simulări chirurgicale și reabilitare.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul AI în îmbunătățirea experiențelor AR/VR în sănătate.
• Utiliza AR/VR pentru simulări chirurgicale și formare medicală.
• Aplica instrumente AR/VR în reabilitarea și terapia pacienților.
• Explora preocupările etice și de confidențialitate legate de instrumentele medicale îmbunătățite de AI.

Acest curs, condus de un instructor, este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnologii de IA în mediile medicale.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Identifice principalele provocări din sănătate pe care IA le poate aborda.
• Analizeze impactul IA asupra îngrijirii pacienților, siguranței și cercetării medicale.
• Înțeleagă relația dintre IA și modelele de afaceri din sănătate.
• Aplice concepte fundamentale de IA în scenarii din domeniul sănătății.
• Dezvolte modele de învățare automată pentru analiza datelor medicale.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și cercetătorilor din domeniul sănătății care doresc să folosească ChatGPT pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților, a optimiza fluxurile de lucru și a îmbunătăți rezultatele în sănătate.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale ChatGPT și aplicațiile sale în domeniul sănătății.
• Utiliza ChatGPT pentru a automatiza procese și interacțiuni în sănătate.
• Furniza informații medicale precise și sprijin pacienților folosind ChatGPT.
• Aplica ChatGPT pentru cercetare și analiză medicală.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului) în Moldova, este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar, inginerilor biomedicali și dezvoltatorilor AI care doresc să utilizeze Edge AI pentru soluții inovatoare în sănătate.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul și beneficiile Edge AI în sănătate.
• Dezvolta și implementa modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații în sănătate.
• Implementa soluții Edge AI în dispozitive purtabile și instrumente de diagnostic.
• Proiecta și implementa sisteme de monitorizare a pacienților folosind Edge AI.
• Aborda considerațiile etice și de reglementare în aplicațiile AI din sănătate.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să ajusteze modele pentru diagnostic clinic, predicție de boli și prognoză a rezultatelor pacienților folosind date medicale structurate și nestructurate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să ajusteze modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR-uri, imagini și date de serie temporală.
• Să aplice transferul de învățare, adaptarea la domeniu și comprimarea modelelor în contexte medicale.
• Să abordeze aspecte legate de confidențialitate, prejudecăți și conformitate legislativă în dezvoltarea modelelor.
• Să implementeze și să monitorizeze modele ajustate în medii reale de sănătate.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății, analiștilor de date și factorilor de decizie de la nivel începător până la intermediar, care doresc să înțeleagă și să aplice inteligența artificială generativă în contextul sănătății.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Explice principiile și aplicațiile inteligenței artificiale generative în sănătate.
• Identifice oportunitățile de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru a îmbunătăți descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
• Utilizeze tehnici de inteligență artificială generativă pentru imagistică medicală și diagnosticare.
• Evalueze implicațiile etice ale inteligenței artificiale în mediul medical.
• Dezvolte strategii pentru integrarea tehnologiilor de inteligență artificială în sistemele de sănătate.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății, cercetătorilor medicali și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și avansat, care doresc să aplice inteligența artificială multimodală în diagnosticarea medicală și aplicații din domeniul sănătății.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul inteligenței artificiale multimodale în sănătatea modernă.
• Integreze date medicale structurate și nestructurate pentru diagnosticarea bazată pe AI.
• Aplice tehnici de AI pentru a analiza imagini medicale și fișe medicale electronice.
• Dezvolte modele predictive pentru diagnosticarea bolilor și recomandări de tratament.
• Implementeze recunoașterea vocală și procesarea limbajului natural (NLP) pentru transcrierea medicală și interacțiunea cu pacienții.

Acest training live în Moldova ajută profesionalii din sănătate și echipelor IT să implementeze Ollama pentru LLM-uri locale. Înveți să integrezi AI în fluxurile clinice, să personalizezi modelele pentru sarcini specifice și să asiguri o confidențialitate strictă a datelor și conformitate reglementară în medii de sănătate sigure.

Această formare condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să utilizeze tehnicile de inginerie de prompturi pentru a îmbunătăți fluxurile de lucru medicale, eficiența cercetării și rezultatele pacienților.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale ingineriei de prompturi în sănătate.
• Să utilizeze prompturi AI pentru documentația clinică și interacțiunile cu pacienții.
• Să exploateze AI pentru cercetarea medicală și recenzia literaturii.
• Să îmbunătățească descoperirea de medicamente și luarea deciziilor clinice cu ajutorul prompturilor AI.
• Să asigure conformitatea cu standardele de reglementare și etică în AI pentru sănătate.

Acest training live, condus de un instrutor, Moldova acoperă implementarea soluțiilor TinyML pentru monitorizarea și diagnosticul în sănătate. Participanții învață să construiască modele pentru date de sănătate în timp real, să le optimizeze pentru dispozitive portabile cu consum redus și să asigure fiabilitatea clinică. Include exerciții hands-on în laborator.