Projektovanje promptova za zdravstvo Training Course

Ova obuka sa instruktorom u Srbija pokriva naprednu prilagodbu i upravljanje promptovima u Vertex AI, pomažući praktikama srednjeg i naprednog nivoa da optimizuju Gemini modele, implementiraju rigorozne tokove posla za evaluaciju i implementiraju pouzdane generativne AI rešenja za stvarna poslovna okruženja.

Otkrijte agentičku veštačku inteligenciju u zdravstvu uz ovu obuku koju vodi instruktor u Srbija. Naučite kako da projektujete, evaluirate i upravljate tokovima rada agenata za kliničke primene. Učesnici će izgrađivati agente potpomognute pretragom, primenjivati mehanizme zaštite i savladati upravljanje putem praktičnih laboratorijskih radova i vežbi zasnovanih na scenarijima.

Ova obuka sa predavačem uživo u Srbija (online ili uživo na lokaciji) namenjena je zdravstvenim profesionalcima i AI developerima srednjeg i naprednog nivoa koji žele da implementiraju AI-rešenja u zdravstvu.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći:

• Da razumeju ulogu AI agenata u zdravstvu i dijagnostici.
• Da razviju AI modele za analizu medicinskih slika i prediktivnu dijagnostiku.
• Da integrišu AI sa elektroniskim zdravstvenim kartonima (EHR) i kliničkim tokovima rada.
• Da osiguraju usklađenost sa zdravstvenim propisima i etičkim praksama u AI-u.

Ovaj live trening sa predavačem u <lokalitetu> (online ili uživo) namenjen je zdravstvenim profesionalima srednjeg nivoa iskustva koji žele da primene AI i AR/VR rešenja za medicinsku obuku, simulacije hirurških zahvata i rehabilitaciju.

Na kraju ovog treninga, učesnici će biti u mogućnosti da:

• Razumeju ulogu veštačke inteligencije u unapređenju AR/VR iskustava u zdravstvu.
• Koriste AR/VR za simulacije hirurških zahvata i medicinsku obuku.
• Primenjuju AR/VR alate u rehabilitaciji i terapiji pacijenata.
• Istražuju etička pitanja i brige o privatnosti u medicinskim alatima pojačanim veštačkom inteligencijom.

Ovaj živ trening sa instruktom u Srbija (online ili na lokaciji) namenjen je naučnicima za podatke srednjeg nivoa i profesionalcima iz oblasti zdravstva koji žele da iskoriste veštačku inteligenciju za napredne aplikacije u zdravstvu pomoću Google Colab-a.

Na kraju ovog treninga, učesnici će moći da:

• Implementiraju modele veštačke inteligencije u zdravstvu koristeći Google Colab.
• Koriste veštačku inteligenciju za prediktivno modelovanje na podacima iz zdravstva.
• Analiziraju medicinske slike koristeći tehnike vođene veštačkom inteligencijom.
• Istražuju etičke aspekte rešenja u zdravstvu zasnovanih na veštačkoj inteligenciji.

Ova obuka sa instruktorom u Srbija (online ili uživo) namenjena je zdravstvenim radnicima srednjeg nivoa veština i naučnicima podataka koji žele da razumeju i primene tehnologije veštačke inteligencije u zdravstvenim okruženjima.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Identifikuju ključne zdravstvene izazove koje AI može da reši.
• Analiziraju uticaj AI-a na negu pacijenata, bezbednost i medicinska istraživanja.
• Razumeju vezu između AI-a i poslovnih modela u zdravstvu.
• Primenjuju osnovne koncepte AI-a na zdravstvene scenariove.
• Razvijaju modele mašinskog učenja za analizu medicinskih podataka.

Ovo obuka pod vođstvom instruktora, uživo u <lokalizaciji> (online ili na lokaciji), namenjena je profesionalcima iz zdravstva i istraživačima koji žele da iskoriste ChatGPT za poboljšanje nege pacijenata, optimizaciju radnih tokova i unapređenje rezultata u zdravstvu.

Do kraja ove obuke, učesnici će biti u stanju da:

• Razumeju osnove ChatGPT-a i njegove primene u zdravstvu.
• Iskoriste ChatGPT za automatizaciju procesa i interakcija u zdravstvu.
• Pruže tačne medicinske informacije i podršku pacijentima koristeći ChatGPT.
• Primene ChatGPT za medicinska istraživanja i analizu.

Ovaj oblik treninga sa instruktorem, uživo na Srbija (online ili na licu mesta), namenjen je stručnjacima iz oblasti zdravstva, biomedicinskim inženjerima i razvojarima AI rešenja srednjeg nivoa znanja koji žele da iskoriste Edge AI za inovativna rešenja u zdravstvu.

Na kraju ovog treninga, učesnici će moći da:

• Razumeju ulogu i prednosti Edge AI u zdravstvu.
• Razviju i implementiraju AI modele na uređajima na ivici (edge devices) za primenu u zdravstvu.
• Implementiraju rešenja Edge AI u nosive uređaje i dijagnostičke alate.
• Dizajniraju i implementiraju sisteme za praćenje pacijenata koristeći Edge AI.
• Razmotre etičke i regulativne aspekte primene AI u zdravstvu.

Ova obuka sa instruktom, koja se odvija uživo na lokaciji < (online ili na licu mesta), namenjena je medicinskim developerima veštačke inteligencije i naučnicima na podacima srednjeg do naprednog nivoa znanja, koji žele da usavršavaju modele za kliničku dijagnostiku, predviđanje bolesti i prognozu ishoda kod pacijenata, koristeći strukturirane i nestrukturisane medicinske podatke.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Usavršavaju modele veštačke inteligencije na zdravstvenim skupovima podataka, uključujući EMR, snimke i podatke vremenskih serija.
• Primenjuju transfer learning, adaptaciju na domen i kompresiju modela u medicinskom kontekstu.
• Rešavaju pitanja privatnosti, pristrasnosti (bias) i usklađenosti sa propisima u razvoju modela.
• Implementiraju i prate usavršene modele u stvarnom zdravstvenom okruženju.

Ova obuka uz vodstvo instruktora u okviru Srbija opremja zdravstvene stručnjake veštinama za primenu generativne veštačke inteligencije i inženjeringa upita u kliničkim zadacima. Naučite da optimizujete tokove rada, obezbedite etičku usklađenost i optimizujete sadržaj generisan veštačkom inteligencijom radi tačnih medicinskih rezultata.

Ova obuka u vođstvu instruktora u Srbija (onlajn ili uživo) namenjena je zdravstvenim radnicima, analitičarima podataka i tvorcima politike početnog do srednjeg nivoa znanja, koji žele da razumiju i primene generativnu veštačku inteligenciju u kontekstu zdravstva.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Objasne principe i primene generativne veštačke inteligencije u zdravstvu.
• Identifikuju prilike za generativnu veštačku inteligenciju da unapredi otkrivanje lekova i personalizovanu medicinu.
• Iskoriste tehnike generativne veštačke inteligencije za medicinsko slikanje i dijagnostiku.
• Procene etičke implikacije veštačke inteligencije u medicinskim okruženjima.
• Formulišu strategije za integraciju tehnologija veštačke inteligencije u zdravstvene sisteme.

Istražite LangGraph za zdravstvo uz ovu obuku uživo u Srbija, prilagođenu profesionalima srednjeg do naprednog nivoa. Naučite da dizajnirate radne tokove sa stanjem i usklađene sa propisima, integrišete standarde poput FHIR-a i SNOMED CT, kao i da rešavate etičke i operativne izazove u regulisanim okruženjima.

Ovaj praktični trening vođen od strane instruktora u Srbija (onlajn ili uživo) namenjen je zdravstvenim stručnjacima, istraživačima iz medicine i developerima AI-a srednjeg do naprednog nivoa, koji žele da primene multimodalnu veštačku inteligenciju u medicinskoj dijagnostici i zdravstvenim aplikacijama.

Po završetku treninga, učesnici će moći:

• Da razumeju ulogu multimodalne veštačke inteligencije u savremenom zdravstvu.
• Da integrišu strukturirane i nestrukturirane medicinske podatke za AI-om pokretanu dijagnostiku.
• Da primene AI tehnike za analizu medicinskih slika i elektronskih zdravstvenih kartona.
• Da razviju prediktivne modele za dijagnozu bolesti i preporuke za tretman.
• Da primene prepoznavanje govora i obradu prirodnog jezika (NLP) za medicinsku transkripciju i interakciju sa pacijentima.

Ova obuka uživo u Srbija pomaže zdravstvenim radnicima i IT timovima da implementiraju Ollama za lokalne LLM-ove. Naučite kako integrisati veštačku inteligenciju u kliničke tokove rada, prilagoditi modele specifičnim zadacima i obezbediti strogu zaštitu podataka i usklađenost sa propisima unutar bezbednih zdravstvenih okruženja.

Ova obuka uživo, vođena od strane instruktora u Srbija, obuhvata primenu TinyML rešenja za praćenje zdravlja i dijagnostiku. Učesnici uče da dizajniraju modele za podatke o zdravlju u realnom vremenu, optimizuju ih za nosive uređaje sa niskom potrošnjom i obezbeđuju kliničku pouzdanost. Uključuje praktične laboratorijske vežbe.