Μηχανική Προτροπών για την Υγεία Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Vertex AI παρέχει προηγμένα εργαλεία για την εκλέπτυνση μεγάλων μοντέλων και τη διαχείριση προτροπών, επιτρέποντας στους προγραμματιστές και τις ομάδες δεδομένων να βελτιστοποιούν την ακρίβεια των μοντέλων, να απλοποιούν τις ροές εργασίας επανάληψης και να διασφαλίζουν την αυστηρότητα της αξιολόγησης με ενσωματωμένες βιβλιοθήκες και υπηρεσίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση και την αξιοπιστία των εφαρμογών παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας επιβλεπόμενη εκλέπτυνση, έκδοση προτροπών και υπηρεσίες αξιολόγησης στο Vertex AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν τεχνικές επιβλεπόμενης εκλέπτυνσης σε μοντέλα Gemini στο Vertex AI.
• Να υλοποιούν ροές εργασίας διαχείρισης προτροπών, συμπεριλαμβανομένων της έκδοσης και της δοκιμής.
• Να αξιοποιούν βιβλιοθήκες αξιολόγησης για τη συγκριτική αξιολόγηση και βελτιστοποίηση της απόδοσης της AI.
• Να αναπτύσσουν και να παρακολουθούν βελτιωμένα μοντέλα σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με εργαλεία εκλέπτυνσης και προτροπών του Vertex AI.
• Περιπτωσιολογικές μελέτες βελτιστοποίησης μοντέλων σε επιχειρήσεις.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Agentic AI είναι μια προσέγγιση στην οποία τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σχεδιάζουν, συλλογίζονται και εκτελούν ενέργειες με χρήση εργαλείων για την επίτευξη στόχων εντός καθορισμένων περιορισμών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε ομάδες υγείας και δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν λύσεις agentic AI για κλινικές και επιχειρησιακές περιπτώσεις χρήσης.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγούν τις έννοιες και τους περιορισμούς της agentic AI σε πλαίσια υγείας.
• Σχεδιάζουν ασφαλείς ροές εργασίας πρακτόρων με σχεδιασμό, μνήμη και χρήση εργαλείων.
• Δημιουργούν πράκτορες ενισχυμένης ανάκτησης πάνω από κλινικά έγγραφα και βάσεις γνώσεων.
• Αξιολογούν, παρακολουθούν και διαχειρίζονται τη συμπεριφορά των πρακτόρων με προστατευτικά κιγκλιδώματα και ελέγχους ανθρώπου-εντός-του-βρόχου.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και διευκολυνόμενη συζήτηση.
• Καθοδηγούμενα εργαστήρια και παρουσιάσεις κώδικα σε περιβάλλον προσομοίωσης.
• Ασκήσεις βασισμένες σε σενάρια για την ασφάλεια, την αξιολόγηση και τη διακυβέρνηση.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και προγραμματιστές AI μέσου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις υγείας βασισμένες στην AI.

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

• Να κατανοούν τον ρόλο των AI πρακτόρων στην υγειονομική περίθαλψη και τη διαγνωστική.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα AI για ανάλυση ιατρικών εικόνων και προγνωστικά διαγνωστικά.
• Να ενσωματώνουν την AI με ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (EHR) και κλινικές ροές εργασίας.
• Να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγείας και τις ηθικές πρακτικές της AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή, που πραγματοποιείται σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις AI και AR/VR για ιατρική εκπαίδευση, προσομοιώσεις χειρουργικών επεμβάσεων και αποκατάσταση.

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

• Κατανοούν τον ρόλο της AI στην ενίσχυση των εμπειριών AR/VR στην υγειονομική περίθαλψη.
• Χρησιμοποιούν AR/VR για προσομοιώσεις χειρουργικών επεμβάσεων και ιατρική εκπαίδευση.
• Εφαρμόζουν εργαλεία AR/VR στην αποκατάσταση και θεραπεία ασθενών.
• Διερευνούν τα ηθικά ζητήματα και τα ζητήματα απορρήτου που προκύπτουν από τα ιατρικά εργαλεία που ενισχύονται με AI.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες υγείας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για προηγμένες εφαρμογές υγείας χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υλοποιούν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την υγεία χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για προγνωστική μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
• Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Εξερευνούν ηθικές παραμέτρους σε λύσεις υγείας βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση, με ζωντανό εκπαιδευτή, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνολογίες ΤΝ σε περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εντοπίζουν βασικές προκλήσεις στον τομέα της υγείας που μπορεί να αντιμετωπίσει η ΤΝ.
• Αναλύουν τον αντίκτυπο της ΤΝ στη φροντίδα των ασθενών, την ασφάλεια και την ιατρική έρευνα.
• Κατανοούν τη σχέση μεταξύ ΤΝ και επιχειρηματικών μοντέλων στον τομέα της υγείας.
• Εφαρμόζουν θεμελιώδεις έννοιες της ΤΝ σε σενάρια υγειονομικής περίθαλψης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανάλυση ιατρικών δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες της υγείας και ερευνητές που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το ChatGPT ώστε να βελτιώσουν τη φροντίδα των ασθενών, να εξορθολογήσουν τις ροές εργασίας και να ενισχύσουν τα αποτελέσματα στην υγειονομική περίθαλψη.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις βασικές αρχές του ChatGPT και των εφαρμογών του στην υγειονομική περίθαλψη.
• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για την αυτοματοποίηση διαδικασιών και αλληλεπιδράσεων στον τομέα της υγείας.
• Παρέχουν ακριβείς ιατρικές πληροφορίες και υποστήριξη σε ασθενείς μέσω του ChatGPT.
• Εφαρμόσουν το ChatGPT στην ιατρική έρευνα και ανάλυση.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στην τοποθεσία Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας, βιοϊατρικούς μηχανικούς και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Edge AI για καινοτόμες λύσεις στον τομέα της υγείας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τον ρόλο και τα οφέλη του Edge AI στην υγειονομική περίθαλψη.
• Αναπτύσσουν και υλοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές edge για εφαρμογές υγείας.
• Εφαρμόζουν λύσεις Edge AI σε φορητές συσκευές και διαγνωστικά εργαλεία.
• Σχεδιάζουν και υλοποιούν συστήματα παρακολούθησης ασθενών με χρήση Edge AI.
• Αντιμετωπίζουν ζητήματα ηθικής και κανονιστικής συμμόρφωσης σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές ιατρικής ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα για κλινική διάγνωση, πρόβλεψη ασθενειών και πρόβλεψη της έκβασης των ασθενών χρησιμοποιώντας δομημένα και μη δομημένα ιατρικά δεδομένα.

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

• Βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ σε σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένων των EMRs, της απεικόνισης και των δεδομένων χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μεταφορά μάθησης, προσαρμογή τομέα και συμπίεση μοντέλων σε ιατρικά πλαίσια.
• Αντιμετωπίζουν θέματα ιδιωτικότητας, προκατάληψης και κανονιστικής συμμόρφωσης κατά την ανάπτυξη μοντέλων.
• Αναπτύσσουν και παρακολουθούν βελτιστοποιημένα μοντέλα σε πραγματικά περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

Η Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια τεχνολογία που δημιουργεί νέο περιεχόμενο, όπως κείμενο, εικόνες και συστάσεις, βάσει προτροπών και δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας αρχάριου έως ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη και τη μηχανική προτροπών για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα, την ακρίβεια και την επικοινωνία σε ιατρικά πλαίσια.

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

• Να κατανοούν τα βασικά στοιχεία της παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης και της μηχανικής προτροπών.
• Να εφαρμόζουν εργαλεία ΤΝ για τον εξορθολογισμό κλινικών, διοικητικών και ερευνητικών εργασιών.
• Να διασφαλίζουν την ηθική, ασφαλή και συμμορφωμένη χρήση της ΤΝ στον τομέα της υγείας.
• Να βελτιστοποιούν τις προτροπές για την επίτευξη συνεπών και ακριβών αποτελεσμάτων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις και μελέτες περίπτωσης.
• Πρακτικός πειραματισμός με εργαλεία ΤΝ.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας, αναλυτές δεδομένων και υπεύθυνους χάραξης πολιτικής αρχαρίου έως ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν την Παραγωγική ΤΝ στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγούν τις αρχές και τις εφαρμογές της Παραγωγικής ΤΝ στην υγεία.
• Εντοπίζουν ευκαιρίες για την ενίσχυση της ανακάλυψης φαρμάκων και της εξατομικευμένης ιατρικής με την Παραγωγική ΤΝ.
• Χρησιμοποιούν τεχνικές Παραγωγικής ΤΝ για την ιατρική απεικόνιση και τη διαγνωστική.
• Αξιολογούν τις ηθικές προεκτάσεις της ΤΝ σε ιατρικά περιβάλλοντα.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για την ενσωμάτωση τεχνολογιών ΤΝ στα συστήματα υγείας.

Το LangGraph επιτρέπει δημιουργία ροών εργασίας με κατάσταση και πολλαπλούς δρώντες, υποστηριζόμενων από LLM, με ακριβή έλεγχο των μονοπατιών εκτέλεσης και τη διατήρηση της κατάστασης. Στον τομέα της υγείας, αυτές οι δυνατότητες είναι κρίσιμες για τη συμμόρφωση, τη διαλειτουργικότητα και την κατασκευή συστημάτων υποστήριξης αποφάσεων που ευθυγραμμίζονται με τις ιατρικές ροές εργασίας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να διαχειριστούν λύσεις υγείας βασισμένες στο LangGraph, αντιμετωπίζοντας ταυτόχρονα ρυθμιστικές, ηθικές και λειτουργικές προκλήσεις.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να σχεδιάζουν ροές εργασίας LangGraph ειδικά για τον τομέα της υγείας, με έμφαση στη συμμόρφωση και την ελεγξιμότητα.
• Να ενσωματώνουν εφαρμογές LangGraph με ιατρικές οντολογίες και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για αξιοπιστία, ιχνηλασιμότητα και επεξηγησιμότητα σε ευαίσθητα περιβάλλοντα.
• Να αναπτύσσουν, να παρακολουθούν και να επικυρώνουν εφαρμογές LangGraph σε περιβάλλοντα παραγωγής υγειονομικής περίθαλψης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με πραγματικά σενάρια μελέτης.
• Εξάσκηση στην υλοποίηση σε περιβάλλον εικονικού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή στην Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, ιατρικούς ερευνητές και προγραμματιστές ΤΝ που επιθυμούν να εφαρμόσουν πολυτροπική ΤΝ στην ιατρική διάγνωση και σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.

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

• Να κατανοούν τον ρόλο της πολυτροπικής ΤΝ στη σύγχρονη υγειονομική περίθαλψη.
• Να ενσωματώνουν δομημένα και μη δομημένα ιατρικά δεδομένα για διαγνωστικές εφαρμογές που βασίζονται στην ΤΝ.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές ΤΝ για την ανάλυση ιατρικών εικόνων και ηλεκτρονικών φακέλων υγείας.
• Να αναπτύσσουν προγνωστικά μοντέλα για τη διάγνωση ασθενειών και προτάσεις θεραπείας.
• Να υλοποιούν επεξεργασία ομιλίας και φυσικής γλώσσας (NLP) για ιατρική καταγραφή και αλληλεπίδραση με ασθενείς.

Το Ollama είναι μια ελαφριά πλατφόρμα για την εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων τοπικά.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση από εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και ομάδες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να προσαρμόσουν και να θέσουν σε λειτουργία λύσεις τεχνητής νοημοσύνης βασισμένες στο Ollama εντός κλινικών και διοικητικών περιβαλλόντων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαθιστούν και να παραμετροποιούν το Ollama για ασφαλή χρήση σε υγειονομικά περιβάλλοντα.
• Ενσωματώνουν τοπικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) σε κλινικές ροές εργασίας και διοικητικές διαδικασίες.
• Προσαρμόζουν μοντέλα για ορολογία και εργασίες ειδικές για τον τομέα της υγείας.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για απόρρητο, ασφάλεια και συμμόρφωση με κανονισμούς.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές επιδείξεις και καθοδηγούμενες ασκήσεις.
• Πρακτική εφαρμογή σε ένα ασφαλές περιβάλλον προσομοίωσης υγειονομικής περίθαλψης (sandbox).

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το TinyML είναι η ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης σε φορετές και ιατρικές συσκευές χαμηλής κατανάλωσης και περιορισμένων πόρων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανή μετάδοση (online ή διά ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις TinyML για εφαρμογές παρακολούθησης υγείας και διαγνωστικών εφαρμογών.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Σχεδίαση και ανάπτυξη μοντέλων TinyML για επεξεργασία δεδομένων υγείας σε πραγματικό χρόνο.
• Συλλογή, προεπεξεργασία και ερμηνεία δεδομένων βιοαισθητήρων για πληροφορίες που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Βελτιστοποίηση μοντέλων για φορετές συσκευές χαμηλής κατανάλωσης και περιορισμένης μνήμης.
• Αξιολόγηση της κλινικής σημασίας, της αξιοπιστίας και της ασφάλειας των εξαγόμενων αποτελεσμάτων που βασίζονται στο TinyML.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαλέξεις υποστηριζόμενες από ζωντανές επιδείξεις και διαδραστική συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με δεδομένα φορετών συσκευών και πλαίσια TinyML.
• Ασκήσεις υλοποίησης σε καθοδηγούμενο εργαστηριακό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για προσαρμοσμένη εκπαίδευση που ευθυγραμμίζεται με συγκεκριμένες συσκευές υγείας ή ρυθμιστικές ροές εργασίας, επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσουμε το πρόγραμμα.