医疗领域的Prompt Engineering 培训

Agentic AI 是一种方法，使 AI 系统能够在定义的约束条件下进行规划、推理并采取工具使用行动以实现目标。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级水平的医疗和数据团队，旨在帮助他们设计、评估和治理用于临床和操作用例的 Agentic AI 解决方案。

在培训结束时，参与者将能够：

• 解释医疗环境中的 Agentic AI 概念和约束。
• 设计具有规划、记忆和工具使用的安全代理工作流程。
• 在临床文档和知识库上构建检索增强型代理。
• 通过护栏和人在环控制来评估、监控和治理代理行为。

课程形式

• 互动讲座和引导讨论。
• 在沙盒环境中进行引导实验和代码讲解。
• 基于场景的安全、评估和治理练习。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

本次由讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向中高级医疗专业人员和AI开发者，旨在帮助他们实施AI驱动的医疗解决方案。

培训结束后，参与者将能够：

• 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。
• 确保遵守医疗法规和AI伦理实践。

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。

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。

本课程为讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向希望利用Edge AI开发创新医疗解决方案的中级医疗专业人员、生物医学工程师和AI开发者。

通过本培训，学员将能够：

• 了解Edge AI在医疗领域的作用和优势。
• 在边缘设备上开发和部署用于医疗应用的AI模型。
• 在可穿戴设备和诊断工具中实施Edge AI解决方案。
• 设计和部署基于Edge AI的患者监护系统。
• 解决医疗AI应用中的伦理和监管问题。

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。

生成式AI是一种基于提示和数据创建新内容（如文本、图像和推荐）的技术。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用生成式AI和提示工程来提高医疗环境中效率、准确性和沟通能力的初级到中级医疗专业人员。

在本课程结束时，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。
• 确保在医疗保健中符合伦理、安全且合规地使用AI。
• 优化提示以获得一致且准确的结果。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 实践练习与案例分析。
• AI工具的动手实验。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向初级至中级医疗保健专业人员、数据分析师和政策制定者，旨在帮助他们理解并应用生成式AI于医疗保健领域。

培训结束后，参与者将能够：

• 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。
• 利用生成式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。

LangGraph 支持由 LLM 驱动的有状态、多参与者工作流，并能精确控制执行路径和状态持久化。在医疗领域，这些功能对于合规性、互操作性以及构建符合医疗工作流的决策支持系统至关重要。

本次讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级专业人员，旨在帮助他们设计、实施和管理基于 LangGraph 的医疗解决方案，同时应对监管、道德和操作挑战。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计符合合规性和可审计性的医疗专用 LangGraph 工作流。
• 将 LangGraph 应用与医疗本体和标准（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感环境中应用可靠性、可追溯性和可解释性的最佳实践。
• 在医疗生产环境中部署、监控和验证 LangGraph 应用。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 基于真实案例的实践练习。
• 在实时实验环境中进行实施实践。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中高级医疗专业人士、医学研究人员和AI开发者，旨在帮助他们将多模态AI应用于医学诊断和医疗应用。

培训结束后，学员将能够：

• 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，用于医学转录和患者互动。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）实时培训面向希望制作有效提示以从 ChatGPT 获得所需响应的初级到高级开发人员和研究人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AI 模型的提示工程原理，例如 ChatGPT。
• 有效引导 AI 产生预期结果的设计提示。
• 在制作提示时应用道德考虑。
• 预测并适应不断变化的 AI 交互环境。

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向希望利用提示词生成令人印象深刻的逼真文本和图像的AI从业者和爱好者。

培训结束后，参与者将能够：

• 扎实掌握提示词工程的概念。
• 为ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Leonardo AI和MidJourney编写准确且有效的提示词。
• 使用提示词工程的最新工具和技术生成超逼真的文本和图像。
• 使用AI驱动的提示词工程工具自动化提示词生成。
• 将提示词工程应用于各种用例。
• 将提示词工程融入自己的项目和工作流程中。

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人工智能增强视觉制作的中级视觉内容创作者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 制作详细的提示以生成复杂的图像。
• 了解影响视觉 AI 输出的语言细微差别。
• 将提示工程技术应用于各种形式的视觉媒体。
• 评估和优化 AI 生成的图像，以满足生产标准。