Fine-Tuning Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία: Ιατρικός Διαγνωσμός και Predictive Analytics Training Course

Agentic AI είναι μια προσέγγιση όπου τα συστήματα AI σχεδιάζουν, λογίζονται και λαμβάνουν δράσεις χρησιμοποιώντας εργαλεία για να επιτύχουν στόχους μέσα σε προκαθορισμένες περιορισμούς.

Αυτή η διδασκαλία υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (online ή στο χώρο), προσανατολίζεται σε ομάδες νοτικής και δεδομένων επίπεδου μέσου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, αξιολογήσουν και διαβιβάσουν λύσεις Agentic AI για κλινικά και εφαρμοστικά περιπτώσεις χρήσης.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν τους πιθανούς και περιορισμούς Agentic AI σε χώρους υγειονομίας.
• Σχεδιάζουν ασφαλείς διαδικασίες agents με πρόγραμμα, μνήμη και χρήση εργαλείων.
• Κατασκευάζουν agents που αυξάνονται με ανακέχηση για κλινικά έγγραφα και βάσεις γνώσης.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και διαβιβάζουν τη συμπεριφορά agent με guardrails και έλεγχους human-in-the-loop.

Σχήμα της Διδασκαλίας

• Εργαστηριακό σεμινάριο και εξεγώνωνες συζητήσεις.
• Οδηγημένες διεργασίες κώδικα και περιπτώσεις εργασίας σε μια ασφαλή περιβάλλον.
• Ασκήσεις βασισμένες σε σενάρια για ασφάλεια, αξιολόγηση και διαβίβαση.

Επιλογές Προσανατολισμού της Διδασκαλίας

• Για να αιτήσετε μια προσανατολισμένη διδασκαλία για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσετε.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) στ目标的语言未指定，因此翻译任务无法完成。为了继续，我需要知道目标语言是什么。请提供目标语言的指示。 由于您似乎期望的是一个特定的目标语言翻译结果，但上述响应未能正确生成希腊语（el）版本的文本，现将正确的希腊语翻译呈现如下：

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβλέπει σε διαμεσολαβητές και επαγγελματίες υψηλού επιπέδου ασφάλειας της υγείας και αναπτυξτές AI οι οποίοι θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις υγειονομικής προσφοράς μεταβαδισμένης από AI.

Τέλος αυτής της εξασκήσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποίηση του ρόλου των αγγελών AI στην υγειονομική και διαγνωστική.
• Εξέλιξη μοντέλων AI για ανάλυση υγειονομικών εικόνων και προβληματικής διαγνώσεως.
• Περίπτωση AI με ηλεκτρονικά υγειονομικά σημειωματα (EHR) και λειτουργικές διαδικασίες.
• Συμμόρφωση με υποχρεώσεις προστασίας της υγείας και αξιοθέτιμες πράξεις AI.

Αυτή η εκπαίδευση υπό τον ηγετικό ρόλο εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαπρoσωπικά ή διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου υγειονομικούς επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις AI και AR/VR για την εκπαίδευση στον τομέα της υγειονομίας, τις αποδόσεις χειρουργικών επαναπράξεων και τη διευθετητική.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο της AI στην ενίσχυση των AR/VR εμπειριών στη υγειονομία.
• Χρησιμοποιήσουν AR/VR για αποδόσεις χειρουργικών επαναπράξεων και εκπαίδευση στον τομέα της υγειονομίας.
• Εφαρμόζουν εργαλεία AR/VR στη διευθετητική και επέμβαση των ασθενών.
• Εξετάζουν τις ηθικές και προστασίες της ιδιωτικότητας στα ενισχυμένα με AI υγειονομικά εργαλεία.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμόρφωση σε χώρο Ελλάδα (online ή ανύψωμα) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου ειδικούς των δεδομένων και υγειονομικούς φορείς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την AI για προχωρημένες εφαρμογές υγειονομικών χρηστηρίων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• εφαρμόζουν AI μοντέλα για υγειονομικά χρηστήρια χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• χρησιμοποιούν AI για πρόβλεψη στα δεδομένα υγειονομικών.
• αναλύζουν ιατρικά εικονίδια με τεχνικές AI.
• εξετάζουν τις αξιοθετηματικές προσανατολιστικές συμβουλές για υγειονομικές λύσεις βασιζόμενες στην AI.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (online ή σε προσωπικό επίπεδο) στερείται από μέσου επίπεδου υγειονομικούς επαγγελματίες και δείκτες δεδομένων που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη (AI) σε υγειονομικά περιβάλλοντα.

Μέχρι το τέλος αυτής της διαλεξής, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαγνώσουν κύρια υγειονομικά προβλήματα που η AI μπορεί να επιλύσει.
• Αναλύσουν την επίδραση της AI στην υπηρέτηση των ασθενών, την ασφάλεια και τη μεδική έρευνα.
• Να καταλάβουν τη σχέση μεταξύ AI και των βιομηχανικών μο델ών της υγειονομίας.
• Εφαρμόζουν βασικά εννοία AI σε υγειονομικές περιπτώσεις.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανάλυση υγειονομικών δεδομένων.

Αυτό το εξειδικευμένο διαλεγόμενο, ζωντανό διάθεσμα στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβάσιμο για ανώτατους επαγγελματίες υγειονομικής και έρευνης, στόχος του οποίου είναι να εκμεταλλευθούν το ChatGPT για να βελτιώσουν την περίθαλψη των ασθενών, να ρυθμίσουν τις διαδικασίες και να ενισχύσουν τα αποτελέσματα στην υγειονομική περίθαλψη.

Με το τέλος αυτού του διαθέσματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τις βασικές αρχές του ChatGPT και τις εφαρμογές του στη υγειονομική.
• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες και επικοινωνίες υγειονομικής.
• Παρέχουν ακριβείς μελετηματικές πληροφορίες και υποστήριξη στους ασθενείς χρησιμοποιώντας το ChatGPT.
• Εφαρμόζουν το ChatGPT για μελέτες και ανάλυση στη υγειονομική.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε ύφεση (online ή offline) στο Ελλάδα προσβλέπει σε διασκεδαστικά επίπεδου υγειονομικούς επαγγελματίες, βιομηχανικούς μηχανικούς και αναπτυξτές AI που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την Edge AI για επικεντρωτικά λύσεις υγειονομίας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υπογραμμίσουν το ρόλο και τα πλεονεκτήματα της Edge AI στην υγειονομική.
• Επεξεργάζεστε και εγκαταστήστε μοντέλα AI σε edge προventus για υγειονομικά εφαρμογές.
• Εφαρμόζετε λύσεις Edge AI σε κυλίνδρους και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάστε και εγκαταστήστε συστήματα παρακολούθησης ασθενών χρησιμοποιώντας Edge AI.
• Αντιμετωπίστε τις εντολές και τις νομοθεσίες στις ανάγκες υγειονομικών AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση των αρχών της μικρορύθμισης και των εφαρμογών της.
• Προετοιμάστε σύνολα δεδομένων για βελτιστοποίηση προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Βελτιώστε τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση του μοντέλου και αντιμετωπίστε κοινές προκλήσεις.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν στρατηγικές λεπτομέρειας για μεγάλα μοντέλα χωρίς την ανάγκη εκτεταμένων υπολογιστικών πόρων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της Προσαρμογής Χαμηλής Κατάταξης (LoRA).
• Εφαρμόστε το LoRA για αποτελεσματική μικρορύθμιση μεγάλων μοντέλων.
• Βελτιστοποιήστε τη λεπτομέρεια για περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους.
• Αξιολογήστε και αναπτύξτε μοντέλα συντονισμένα με LoRA για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τα έργα τους NLP μέσω της αποτελεσματικής προσαρμογής προεκπαιδευμένων μοντέλων γλώσσας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της μικρορύθμισης για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα όπως τα GPT, BERT και T5 για συγκεκριμένες εφαρμογές NLP.
• Βελτιστοποιήστε τις υπερπαραμέτρους για βελτιωμένη απόδοση μοντέλου.
• Αξιολογήστε και αναπτύξτε τα τελειοποιημένα μοντέλα σε πραγματικά σενάρια.

Η Generative AI είναι μια τεχνολογία που δημιουργεί νέους περιεχόμενα όπως κείμενα, εικόνες και συστάσεις βασιζόμενη σε δείγματα και δεδομένα.

Αυτή η εκπαιδευτική εφελκυστή, ζωντανή εκπαίδευση (online ή live) στοχεύει σε υγειονομικούς προσωπικούς από αρχικό μέχρι εξειδικευμένο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν generative AI και prompt engineering για τη βελτίωση της αποδοτικότητας, της ακρίβειας και της επικοινωνίας σε ιατρικές περιπτώσεις.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μεταφορτωμένοι θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τις βασικές αρχές της generative AI και prompt engineering.
• Απευθύνονται σε εργαλεία AI για να υποδειγματίσουν ακαδημαϊκές, διοικητικές και έρευνες δραστηριότητες.
• Βεβαιώνουν την εμπιστοσύνη, ασφάλεια και συμμόρφωση με τη χρήση AI στην υγειονομία.
• Ορθοποδώνουν δείγματα για να επιτύχουν ακριβείς και συνεπείς αποτελέσματα.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεγμένη εκπαιδευτική σύνορα και συζήτηση.
• Πρακτικά ασκήσεις και περίπτωση μελέτης.
• Δοχειρόν εμπειρία με AI εργαλεία.

Προτύπωση Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αίτηση προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την ομάδα, καλέστε μας για συμφωνία.

Αυτή η εκπαιδευτικά διεξαγωγή τρέχουσα εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή σε πρόσθετο χώρο) προσβλέπει σε αναφορικά ναίους εώς μέσω επίπεδου για υγειονομικούς επαγγελματίες, αναλυτές δεδομένων και νομοθέτες που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τη γενικτική AI στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν τους αρχές και τις εφαρμογές της γενικτικής AI στη υγειονομία.
• Αναγνωρίσουν τις ευκαιρίες που δίνει η γενικτική AI για να βελτιώσει τη ανακάλυψη φαρμάκων και την προσωπικοποιημένη ιατρική.
• Χρησιμοποιήσουν τεχνικές γενικτικής AI για υγειονομική εικονολόγηση και διαγnosis.
• Αξιοποιήσουν τις ανθρώπινες προσδοκίες της AI στα υγειονομικά περιβάλλοντα.
• Αναπτύξουν στρατηγικές για τη ενσωμάτωση τεχνολογιών AI στα υγειονομικά συστήματα.

LangGraph επιτρέπει τη δημιουργία πολυάκτων workflow με κατανεμημένες λειτουργίες, υποστηριζόμενες από LLMs, με ακριβή ελέγχο των διαδρομών εκτέλεσης και διατήρησης του κατάστασης. Στην υγειονομία, αυτές οι δυνατότητες είναι σημαντικές για τη συμμόρφωση, την επαλήθευση και τον χαρακτήρα προσανατολισμού στη λήψη αποφάσεων συστημάτων που συμβαδίζουν με τις ιατρικές διαδικαλίες.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου βαθμού και ανώτατου βαθμού επαγγελματίες που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και διαχειριστούν λύσεις υγειονομικής βαθμίδας με βάση το LangGraph, αποτυπώνοντας οριζόντια, εντιμότητα και πραγματικές προκλήσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάζουν healthcare-specific workflow LangGraph με τη συμμόρφωση και την ελέγχουμένη χρήση των πίνακών.
• Συνδέουν ιστούς LangGraph με ιατρικά ontologies και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Εφαρμόζουν εξαιρετικές πρακτικές για αξιοπιστία, ακολουθησιμότητα και εξήγηση σε ευαίσθητες περιβάλλοντα.
• Διαδραματίζουν, αποκτούν τη δυνατότητα ελέγχου και στη υγειονομική παραγωγή settings.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διαλεξές και συζητήσεις με ανταλλαγή.
• Κινητές άσκησης με πρακτικά περιπτώσεις.
• Εφαρμογή πρακτικών σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύφεση (online ή αποδοχή) διεξάγεται στο Ελλάδα και προσβλέπει σε εμπειρογνώμονες μεδικό υπηρεσία, ιατρικούς έρευνων ανατριχιάζουσαι και αναπτυξτές AI που θέλουν να εφαρμόσουν πολυμορφή AI στη μεδική διαγνωστική και εφαρμογές υπηρεσία.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνυπολογίσουν το ρόλο της πολυμορφής AI στη σύγχρονη μεδική.
• Διαθέσουν κατασκευασμένα και ατάξιμα ιατρικά δεδομένα για AI-χονητής διαγνωστική.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI για ανάλυση ιατρικών εικόνων και ηλεκτρονικών υγειονομικών σημειωμάτων.
• Δημιουργία προβληματικών μοντέλων για διάγνωση ασθενειών και συστάσεις θεραπείας.
• Εφαρμόζουν ομιλία και φυσική επεξεργασία γλώσσας (NLP) για μεδική προσανατολισμό και αλληλεπίδραση ασθενών.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (online ή απευθείας) προσβλέπει σε επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης και ανάπτυξη ανθρώπινης γνώσης (AI) επιπέδου μέσω τομέα, οι οποίοι θέλουν να εκμεταλλευτούν τεχνικές προωθητικής αλλάγης για τη βελτίωση των ροών εργασίας στην ιατρική, της αποδοτικότητας της έρευνας και των αποτελεσμάτων για τους ασθενείς.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν τα βασικά ρήτωρ αλλάγης στην περίθαλψη.
• Χρησιμοποιεί AI για την κλινική έγκριση και αλληλεπίδραση με τους ασθενείς.
• Καταχρησιμοποιεί AI για την ιατρική έρευνα και περιβάλλον μελέτη.
• Βελτιώσουν την εύρεση φάρμακων και τις αποφάσεις για την περίθαλψη με αλλαγές υποδειγματολόγου AI.
• Βεβαιωθεί τη συμμόρφωση με τους νομοθετικούς και εντολές αξιοπιστίας για την AI περίθαλψη.