医疗保健中的生成式AI与提示工程 培训

本课程由讲师主导，提供中国（线上或线下）培训，面向希望实施AI驱动的医疗解决方案的中级到高级医疗专业人员和AI开发者。

通过本课程，学员将能够：

• 了解AI代理在医疗和诊断中的作用。
• 开发用于医学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。
• 确保符合医疗法规和伦理AI实践。

本课程为讲师主导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望将AI和AR/VR解决方案应用于医疗培训、手术模拟和康复的中级医疗专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 理解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。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级医疗专业人员和数据科学家，旨在帮助他们理解并应用AI技术在医疗环境中。

培训结束后，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AI概念应用于医疗场景。
• 开发用于医疗数据分析的机器学习模型。

本课程由讲师主导，提供中国（线上或线下）培训，旨在帮助医疗健康专业人士和研究人员利用ChatGPT提升患者护理、简化工作流程并改善医疗健康结果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基础知识及其在医疗健康中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗健康流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医学信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

本课程由讲师主导，提供中国（线上或线下）培训，面向中级医疗专业人员、生物医学工程师和人工智能开发者，旨在利用边缘人工智能开发创新医疗解决方案。

培训结束后，学员将能够：

• 了解边缘人工智能在医疗中的作用和优势。
• 为医疗应用开发和部署边缘设备上的人工智能模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘人工智能解决方案。
• 使用边缘人工智能设计和部署患者监护系统。
• 处理医疗人工智能应用中的伦理和法规问题。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中高级医疗AI开发者和数据科学家，旨在帮助他们微调模型，用于临床诊断、疾病预测和患者结果预测，使用结构化和非结构化医疗数据。

培训结束后，学员将能够：

• 在包括电子病历、影像和时间序列数据在内的医疗数据集上微调AI模型。
• 在医疗环境中应用迁移学习、领域适应和模型压缩。
• 解决模型开发中的隐私、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。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向初级到中级医疗保健专业人员、数据分析师和政策制定者，旨在帮助他们理解和应用生成式AI在医疗保健领域的应用。

通过本培训，学员将能够：

• 解释生成式AI在医疗保健中的原理和应用。
• 识别生成式AI在药物发现和个性化医疗中的机会。
• 运用生成式AI技术进行医学影像和诊断。
• 评估AI在医疗环境中的伦理影响。
• 制定将AI技术整合到医疗保健系统中的策略。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向中级到高级医疗专业人员、医学研究人员和AI开发者，旨在帮助他们在医疗诊断和医疗应用中应用多模态AI。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多模态AI在现代医疗中的作用。
• 整合结构化和非结构化医疗数据，用于AI驱动的诊断。
• 应用AI技术分析医学影像和电子健康记录。
• 开发用于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）技术，用于医疗转录和患者互动。

此中国中的线上培训帮助医疗保健从业者和IT团队部署Ollama以运行本地LLM。学习将AI集成到临床工作流程，针对特定任务定制模型，并确保在安全的医疗保健环境中严格的数据隐私和法规遵从性。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级医疗专业人员和AI开发者，旨在利用提示工程技术提升医疗工作流程、研究效率和患者结果。

课程结束后，学员将能够：

• 了解医疗领域提示工程的基础知识。
• 使用AI提示进行临床文档和患者互动。
• 利用AI进行医学研究和文献综述。
• 通过AI驱动的提示增强药物发现和临床决策。
• 确保医疗AI符合法规和伦理标准。

本次由讲师指导的中国培训涵盖为健康监测和诊断实施TinyML解决方案。参与者将学习设计实时健康数据模型，优化低功耗可穿戴设备，并确保临床可靠性。包含动手实验练习。