Agentic AI in Healthcare 培训

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中国（线上或现场）进行，旨在为高阶专业人士提供利用Agentic AI在复杂的商业和技术情境中进行决策的能力。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解人工智慧中自主决策的原则。
• 设计并实施能够在最少人为干预下运作的人工智慧代理。
• 将Agentic AI整合到自动化工作流程和业务系统中。
• 优化人工智慧驱动的决策流程，以提高效率和可扩展性。
• 确保人工智慧自主性中的合规性、安全性和伦理考量。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中国（线上或现场）进行，旨在帮助初学者了解Agentic AI的基本原理、其功能以及对各行业的潜在影响。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Agentic AI的核心原则。
• 区分传统AI与自主AI代理。
• 探索Agentic AI在各行业中的实际应用。
• 评估部署自主AI系统的优势与挑战。
• 分析Agentic AI的伦理与安全考量。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，地点为中国（线上或现场），旨在为高阶专业人士提供利用Agentic AI进行企业级自动化和战略性AI应用的能力。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解Agentic AI在企业应用中的角色。
• 将自主AI代理与企业系统整合。
• 优化AI驱动的工作流程，以实现可扩展性和效率。
• 确保AI自动化中的合规性、安全性和治理。
• 开发AI驱动的业务策略，推动数位转型。

这门由讲师主导的现场培训课程（线上或线下）旨在让中级到高级的医疗保健专业人员和希望实施AI驱动的医疗保健解决方案的AI开发人员参加。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解AI代理在医疗保健和诊断中的作用。
• 开发医疗图像分析和预测诊断的AI模型。
• 将AI与电子健康记录（EHR）和临床工作流程集成。
• 确保遵守医疗保健法规和伦理AI实践。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训面向中级医疗保健专业人员，旨在帮助他们应用AI和AR/VR技术于医疗培训、手术模拟和康复领域。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI在增强医疗AR/VR体验中的作用。
• 使用AR/VR进行手术模拟和医疗培训。
• 在患者康复和治疗中应用AR/VR工具。
• 探讨AI增强医疗工具中的伦理和隐私问题。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab在高级医疗应用中应用人工智能。

通过本培训，学员将能够：

• 使用Google Colab实现医疗人工智能模型。
• 利用人工智能进行医疗数据的预测建模。
• 使用人工智能技术分析医学影像。
• 探讨基于人工智能的医疗解决方案中的伦理问题。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，地点在中国（线上或现场），针对希望了解并在医疗环境中应用AI技术的中级医疗专业人员和数据科学家。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 识别AI可以解决的关键医疗挑战。
• 分析AI对患者护理、安全和医学研究的影响。
• 理解AI与医疗商业模式之间的关系。
• 将基本的AI概念应用于医疗情境。
• 开发用于医学数据分析的机器学习模型。

这是一个由讲师指导的现场培训，可在中国（线上或现场）进行，目标对象为中阶的AI工程师、机器学习研究人员和开发者，他们希望能在实际应用中建立和实施Agentic AI系统。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Agentic AI系统的核心原则。
• 实作能够自主推理和行动的AI代理。
• 将Agentic AI与API和第三方服务整合。
• 优化多代理互动以处理复杂任务。
• 应对Agentic AI中的伦理、安全性和可扩展性挑战。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助医疗保健专业人士和研究人员利用ChatGPT来提升患者护理、优化工作流程，并改善医疗保健成果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基本原理及其在医疗保健中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗保健流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医疗信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望利用边缘 AI 提供创新医疗保健解决方案的中级医疗保健专业人员、生物医学工程师和 AI 开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
• 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
• 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
• 解决医疗保健 AI 应用程序中的道德和监管考虑因素。

这是由讲师指导的线下或线上培训，针对中高级医疗AI开发者和数据科学家，旨在使用结构化和非结构化医疗数据，微调模型以进行临床诊断、疾病预测和患者结果预测。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在包括电子病历（EMRs）、影像和时间序列数据的医疗数据集上微调AI模型。
• 在医疗情境中应用迁移学习、领域适应和模型压缩技术。
• 在模型开发中解决隐私、偏见和法规合规问题。
• 在实际医疗环境中部署和监控微调后的模型。

Generative AI 是一种基于提示和数据生成新内容（如文本、图像和推荐）的技术。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初级到中级医疗保健专业人员，旨在帮助他们使用生成式AI和提示工程，以提高医疗环境中的效率、准确性和沟通能力。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解生成式AI和提示工程的基础知识。
• 应用AI工具简化临床、行政和研究任务。
• 确保在医疗保健中安全、合规地使用AI。
• 优化提示以获得一致且准确的结果。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 实践练习和案例分析。
• 动手实验AI工具。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这种由讲师指导的中国（在线或现场）现场培训面向希望在医疗保健环境中了解和应用生成式人工智能的初级到中级医疗保健专业人员、数据分析师和政策制定者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 解释生成式 AI 在医疗保健领域的原理和应用。
• 确定生成式 AI 增强药物发现和个性化医疗的机会。
• 利用生成式 AI 技术进行医学成像和诊断。
• 评估人工智能在医疗环境中的伦理影响。
• 制定将人工智能技术整合到医疗保健系统中的战略。

这个在中国 (线上或线下) 进行的由讲师主导的现场培训旨在让中级到高级的医疗保健专业人员、医学研究人员和希望在医疗诊断和医疗保健应用中应用多模态人工智能的人工智能开发人员参加。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在现代医疗保健中的作用。
• 整合用于人工智能驱动诊断的结构化和非结构化医疗数据。
• 应用人工智能技术分析医疗影像和电子健康纪录。
• 开发疾病诊断和治疗建议的预测模型。
• 实施语音和自然语言处理 (NLP) 以进行医疗笔记和病人互动。

此面向中级医疗保健专业人员和希望利用提示工程技术改善医疗工作流程、研究效率和患者结果的 AI 开发人员的以讲师为主导的现场培训旨在满足他们的需求。此培训在 中国（在线或现场）进行。 培训结束时，参与者将能够：

• 了解医疗保健领域提示工程的基础知识。
• 在临床文档和患者互动中使用 AI 提示。
• 利用 AI 进行医学研究和文献审查。
• 通过 AI 驱动的提示增强药物发现和临床决策。
• 确保医疗保健 AI 中的监管和伦理标准的合规性。