AI trong Y tế sử dụng Google Colab Training Course

Chương trình đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên dẫn dắt hướng đến các đội ngũ y tế và dữ liệu ở mức trung cấp muốn thiết kế, đánh giá và quản lý các giải pháp AI theo hướng agentic cho các trường hợp sử dụng lâm sàng và vận hành.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Mô tả các khái niệm và hạn chế của AI theo hướng agentic trong ngữ cảnh y tế.
• Thiết kế quy trình làm việc an toàn cho các đại lý với lập kế hoạch, trí nhớ và sử dụng công cụ.
• Xây dựng các đại lý được tăng cường khả năng truy vấn trên các tài liệu lâm sàng và cơ sở kiến thức.
• Đánh giá, theo dõi và quản lý hành vi của đại lý bằng cách sử dụng các rào cản bảo vệ và kiểm soát vòng lặp con người.

Thể loại khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hỗ trợ.
• Laboratory hướng dẫn và walkthrough mã trong môi trường sandbox.
• Bài tập dựa trên kịch bản về an toàn, đánh giá và quản lý.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho các chuyên gia y tế và nhà phát triển AI cấp trung và cao muốn triển khai giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI).

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của các Agents AI trong y tế và chẩn đoán.
• Phát triển mô hình AI cho phân tích ảnh y khoa và chẩn đoán dự đoán.
• Tích hợp AI với hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và quy trình làm việc lâm sàng.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định về y tế và thực hành AI đạo đức.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam dành cho các chuyên gia y tế cấp trung muốn áp dụng giải pháp AI và AR/VR vào đào tạo y khoa, mô phỏng phẫu thuật và phục hồi chức năng.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI trong việc nâng cao trải nghiệm AR/VR trong y tế.
• Sử dụng AR/VR cho mô phỏng phẫu thuật và đào tạo y khoa.
• Áp dụng công cụ AR/VR vào phục hồi chức năng và điều trị bệnh nhân.
• Khám phá các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư trong công cụ y tế được cải tiến bởi AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia y tế và nhà khoa học dữ liệu cấp trung cấp muốn hiểu và áp dụng công nghệ AI trong môi trường y tế.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Xác định các thách thức chính của ngành y tế mà AI có thể giải quyết.
• Phân tích tác động của AI đối với chăm sóc bệnh nhân, an toàn và nghiên cứu y học.
• Hiểu mối quan hệ giữa AI và mô hình kinh doanh trong ngành y tế.
• Áp dụng các khái niệm cơ bản của AI vào các tình huống y tế.
• Phát triển các mô hình học máy cho phân tích dữ liệu y tế.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia y tế và nhà nghiên cứu muốn tận dụng ChatGPT để cải thiện chăm sóc bệnh nhân, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao kết quả chăm sóc sức khỏe.

Cuối khóa học, học viên sẽ có thể:

• Hiểu rõ về cơ bản của ChatGPT và ứng dụng trong lĩnh vực y tế.
• Tận dụng ChatGPT để tự động hóa quy trình và tương tác y tế.
• Cung cấp thông tin y tế chính xác và hỗ trợ cho bệnh nhân sử dụng ChatGPT.
• Áp dụng ChatGPT trong nghiên cứu và phân tích y tế.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia IT cấp cơ bản muốn học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu bằng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab.
• Viết và thực thi mã cơ bản Python.
• Nhập và xử lý các tập dữ liệu.
• Tạo biểu đồ bằng thư viện Python.

Khóa học trực tuyến hoặc trực tiếp này tại Việt Nam dành cho các nhà khoa học dữ liệu trình độ đầu ngành muốn học cách tạo ra các biểu đồ có ý nghĩa và hấp dẫn về mặt thị giác.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab cho việc trực quan hóa dữ liệu.
• Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
• Sử dụng Seaborn để thực hiện kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
• Tùy chỉnh biểu đồ cho việc trình bày và hiểu rõ hơn.
• Giải thích và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các công cụ trực quan.

khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) hướng đến các chuyên gia y tế trung cấp, kỹ sư sinh y học và nhà phát triển AI mong muốn tận dụng Edge AI cho các giải pháp chăm sóc sức khỏe sáng tạo.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu vai trò và lợi ích của Edge AI trong y tế.
• Phát triển và triển khai các mô hình AI trên thiết bị edge cho ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
• Triển khai giải pháp Edge AI trong các thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống theo dõi bệnh nhân sử dụng Edge AI.
• Xử lý các vấn đề đạo đức và quy định trong ứng dụng AI trong y tế.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) nhắm đến các nhà phát triển AI y tế cấp trung và cao cùng các nhà khoa học dữ liệu muốn tinh chỉnh mô hình cho chẩn đoán lâm sàng, dự đoán bệnh và tiên lượng của bệnh nhân bằng cách sử dụng dữ liệu y tế cấu trúc và phi cấu trúc.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Tinh chỉnh các mô hình AI trên tập dữ liệu y tế bao gồm EMRs, hình ảnh, và dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng học chuyển tiếp, thích nghi miền và nén mô hình trong ngữ cảnh y tế.
• Xử lý riêng tư, thiên lệch và tuân thủ quy định trong quá trình phát triển mô hình.
• Triển khai và theo dõi các mô hình đã tinh chỉnh trong môi trường thực tế của y tế.

Generative AI là một công nghệ tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và khuyến nghị dựa trên lời nhắc và dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia y tế từ trình độ cơ bản đến trung cấp muốn sử dụng Generative AI và kỹ thuật lời nhắc để cải thiện hiệu quả, chính xác và giao tiếp trong các ngữ cảnh y tế.

Kết thúc khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Hiểu rõ về cơ bản của Generative AI và kỹ thuật lời nhắc.
• Áp dụng các công cụ AI để đơn giản hóa các tác vụ lâm sàng, hành chính và nghiên cứu.
• Đảm bảo việc sử dụng AI một cách đạo đức, an toàn và tuân thủ trong lĩnh vực y tế.
• Tối ưu hóa lời nhắc để đạt được kết quả nhất quán và chính xác.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thực hành và nghiên cứu trường hợp.
• Thử nghiệm trực tiếp với các công cụ AI.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia y tế, nhà phân tích dữ liệu và nhà hoạch định chính sách từ trình độ đầu tiên đến trung cấp muốn hiểu và áp dụng AI sinh thành trong bối cảnh y tế.

Đến cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Giải thích nguyên lý và ứng dụng của AI sinh thành trong lĩnh vực y tế.
• Xác định các cơ hội để sử dụng AI sinh thành nâng cao việc phát hiện thuốc và y học cá nhân hóa.
• Sử dụng kỹ thuật AI sinh thành cho hình ảnh y tế và chẩn đoán.
• Đánh giá các tác động về đạo đức của AI trong môi trường y tế.
• Phát triển chiến lược để tích hợp công nghệ AI vào hệ thống chăm sóc sức khỏe.

LangGraph cho phép các quy trình có trạng thái, đa diễn viên, được hỗ trợ bởi các LLM với kiểm soát chính xác về các đường đi thực thi và sự bền vững của trạng thái. Trong y tế, các khả năng này là cực kỳ quan trọng cho tuân thủ, tương tác và xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định phù hợp với các quy trình y tế.

Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ, được hướng đến các chuyên gia có trình độ từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và quản lý các giải pháp y tế dựa trên LangGraph trong khi giải quyết các thách thức về quy định, đạo đức và hoạt động.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Thiết kế các quy trình LangGraph dành cho y tế với sự tuân thủ và khả năng kiểm tra.
• Tích hợp các ứng dụng LangGraph với các định danh và tiêu chuẩn y tế (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Áp dụng các tốt nhất cho tin cậy, khả năng theo dõi và khả năng giải thích trong môi trường nhạy cảm.
• Triển khai, giám sát và xác minh các ứng dụng LangGraph trong các môi trường sản xuất y tế.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành với các trường hợp thực tế.
• Thực hành triển khai trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các chuyên gia y tế, nhà nghiên cứu y học và phát triển AI ở cấp độ trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng AI đa phương thức trong chẩn đoán y khoa và ứng dụng chăm sóc sức khỏe.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu vai trò của AI đa phương thức trong y tế hiện đại.
• Tích hợp dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc cho chẩn đoán dựa trên AI.
• Áp dụng kỹ thuật AI để phân tích hình ảnh y khoa và hồ sơ sức khỏe điện tử.
• Phát triển mô hình dự đoán cho việc chẩn đoán bệnh và đề xuất điều trị.
• Triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói để ghi chép y tế và tương tác với bệnh nhân.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển AI ở mức trung cấp muốn áp dụng kỹ thuật công trình đề xuất (prompt engineering) để cải thiện quy trình làm việc y tế, hiệu quả nghiên cứu và kết quả điều trị bệnh nhân.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ nguyên lý cơ bản của công trình đề xuất trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
• Sử dụng các gợi ý AI cho việc ghi chép lâm sàng và tương tác với bệnh nhân.
• Khai thác AI để nghiên cứu y tế và đánh giá tài liệu.
• Tăng cường khám phá thuốc và đưa ra quyết định lâm sàng bằng cách sử dụng các gợi ý do AI dẫn dắt.
• Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quy định và đạo đức trong AI chăm sóc sức khỏe.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ初学者，他们希望使用 Google Colab 从头开始学习 Python 编程。

完成本课程后，参与者将能够：

• 理解 Python 编程语言的基础知识。
• 在 Google Colab 环境中实现 Python 代码。
• 利用控制结构来管理 Python 程序的流程。
• 创建函数以有效地组织和重用代码。
• 探索并使用 Python 编程的基本库。