Kỹ thuật Đặt câu hỏi cho Y tế Khóa Học Đào Tạo

Vertex AI cung cấp các công cụ tiên tiến để điều chỉnh mô hình lớn và quản lý các lệnh đề xuất, giúp các nhà phát triển và các đội ngũ dữ liệu tối ưu hóa độ chính xác của mô hình, tối ưu hóa quá trình lặp lại và đảm bảo tính nghiêm túc trong đánh giá với các thư viện và dịch vụ tích hợp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các ứng dụng AI sinh sản bằng cách sử dụng các kỹ thuật điều chỉnh giám sát, quản lý phiên bản của lệnh đề xuất và các dịch vụ đánh giá trong Vertex AI.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật điều chỉnh giám sát cho các mô hình Gemini trong Vertex AI.
• Thực hiện các quy trình quản lý lệnh đề xuất bao gồm quản lý phiên bản và kiểm thử.
• Tận dụng các thư viện đánh giá để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất AI.
• Triển khai và giám sát các mô hình cải tiến trong các môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Học thuyết và thảo luận tương tác.
• Các bài lab thực hành với các công cụ điều chỉnh và lệnh đề xuất của Vertex AI.
• Các nghiên cứu trường hợp về tối ưu hóa mô hình doanh nghiệp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

Agentic AI là một phương pháp trong đó các hệ thống AI lập kế hoạch, suy luận và thực hiện các hành động sử dụng công cụ để đạt được mục tiêu trong các ràng buộc đã định.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa chỉ) được hướng đến các đội ngũ y tế và dữ liệu cấp trung, muốn thiết kế, đánh giá và quản lý các giải pháp AI Agentic cho các trường hợp sử dụng lâm sàng và hoạt động.

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

• Giải thích các khái niệm và ràng buộc của Agentic AI trong các bối cảnh y tế.
• Thiết kế các luồng làm việc an toàn với kế hoạch, bộ nhớ và sử dụng công cụ.
• Xây dựng các Agent tăng cường thu hồi trên các tài liệu lâm sàng và cơ sở tri thức.
• Đánh giá, giám sát và quản lý hành vi của Agent với các rào cản và các điều khiển human-in-the-loop.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận do giảng viên dẫn dắt.
• Các phòng thí nghiệm được hướng dẫn và đi qua mã nguồn trong môi trường sandbox.
• Các bài tập dựa trên các tình huống về an toàn, đánh giá và quản lý.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp đến cao cấp, những người mong muốn triển khai các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

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

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia y tế ở mức trung cấp muốn áp dụng các giải pháp AI và AR/VR cho đào tạo y tế, mô phỏng phẫu thuật và phục hồi chức năng.

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

• Hiểu rõ 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 tế.
• Áp dụng các công cụ AR/VR trong phục hồi chức năng và liệu pháp cho bệnh nhân.
• Thăm dò các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư trong các công cụ y tế được hỗ trợ bởi AI.

Khóa học trực tuyến do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia y tế có trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng AI để ứng dụng tiên tiến trong y tế bằng Google Colab.

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

• Thực hiện các mô hình AI cho y tế sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI để xây dựng mô hình dự đoán trong dữ liệu y tế.
• Phân tích hình ảnh y tế bằng các kỹ thuật được hỗ trợ bởi AI.
• Thăm dò các vấn đề đạo đức trong các giải pháp y tế dựa trên AI.

Khóa học do giảng viên hướng dẫn, trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các chuyên gia y tế và nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp, mong muốn hiểu rõ và áp dụng công nghệ AI trong môi trường y tế.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho 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 y tế.

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của ChatGPT và ứng dụng của nó trong y tế.
• Sử dụng ChatGPT để tự động hóa quy trình y tế và tương tác.
• Cung cấp thông tin y tế chính xác và hỗ trợ bệnh nhân bằng ChatGPT.
• Áp dụng ChatGPT cho nghiên cứu y học và phân tích.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các chuyên gia y tế, kỹ sư sinh y và nhà phát triển AI có trình độ trung cấp, mong muốn tận dụng Edge AI để tạo ra các giải pháp y tế đổi mới.

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

• Hiểu rõ 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 y tế.
• Thực hiện giải pháp Edge AI trong thiết bị đeo và công cụ chẩn đoán.
• Thiết kế và triển khai hệ thống theo dõi bệnh nhân bằng Edge AI.
• Đối phó với các vấn đề đạo đức và quy định trong ứng dụng AI y tế.

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển AI y tế và nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp đến nâng cao, mong muốn tối ưu hóa mô hình cho việc chẩn đoán lâm sàng, dự đoán bệnh tật và dự báo kết quả của bệnh nhân sử dụng dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa các mô hình AI trên bộ dữ liệu y tế bao gồm hồ sơ y tế điện tử (EMRs), hình ảnh y tế và dữ liệu theo thời gian.
• Áp dụng chuyển đổi học, điều chỉnh miền và nén mô hình trong các ngữ cảnh y tế.
• Xử lý vấn đề bảo mật, thiên vị và tuân thủ quy định trong quá trình phát triển mô hình.
• Triển khai và giám sát các mô hình đã tối ưu hóa trong môi trường y tế thực 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 do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những người chuyên về y tế, nhà phân tích dữ liệu và các nhà hoạch định chính sách có trình độ từ cơ bản đến trung cấp, muốn hiểu và áp dụng AI Sinh Thành trong bối cảnh y tế.

Sau khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Giải thích nguyên lý và ứng dụng của AI Sinh Thành trong y tế.
• Xác định cơ hội để AI Sinh Thành cải thiện 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 vấn đề đạo đức của AI trong môi trường y tế.
• Phát triển chiến lược để tích hợp công nghệ AI vào hệ thống y tế.

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.

Ollama là một nền tảng nhẹ nhàng để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trên máy tính cá nhân.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này nhằm vào các chuyên gia y tế và đội ngũ IT trung cấp muốn triển khai, tùy chỉnh và vận hành các giải pháp AI dựa trên Ollama trong môi trường lâm sàng và quản trị.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Ollama để sử dụng an toàn trong các môi trường y tế.
• Tích hợp các mô hình ngôn ngữ địa phương vào quy trình làm việc lâm sàng và quản trị.
• Tùy chỉnh các mô hình cho thuật ngữ và tác vụ cụ thể của y tế.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về quyền riêng tư, bảo mật và tuân thủ quy định.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Mô phỏng thực hành và bài tập hướng dẫn.
• Thực hiện thực tế trong môi trường mô phỏng y tế được cách ly.

Tùy chỉnh Khóa học

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

TinyML là sự tích hợp của học máy vào các thiết bị đeo và y tế có công suất thấp, tài nguyên hạn chế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành ở trình độ trung cấp, mong muốn triển khai các giải pháp TinyML cho việc theo dõi và chẩn đoán y tế.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai các mô hình TinyML để xử lý dữ liệu sức khỏe thời gian thực.
• Thu thập, tiền xử lý và giải thích dữ liệu từ các cảm biến sinh học để tạo ra những hiểu biết dựa trên AI.
• Tối ưu hóa mô hình cho thiết bị đeo có công suất thấp và bộ nhớ hạn chế.
• Đánh giá tính liên quan lâm sàng, độ tin cậy và an toàn của các kết quả do TinyML tạo ra.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng được hỗ trợ bởi các demo trực tiếp và thảo luận tương tác.
• Thực hành hands-on với dữ liệu từ thiết bị đeo và khungTinyML.
• Bài tập thực hiện trong môi trường phòng thí nghiệm được hướng dẫn.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để có khóa đào tạo tùy chỉnh phù hợp với các thiết bị y tế cụ thể hoặc quy trình quản lý, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh chương trình.