Agentic AI in Healthcare Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), karmaşık iş ve teknik senaryolarda karar alma süreçlerinde Agentic AI'ten yararlanmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zekada otonom karar alma ilkelerini anlamak.
• İnsan müdahalesi olmadan çalışabilen yapay zeka ajanları tasarlamak ve uygulamak.
• Agentic AI'ü otomasyon iş akışlarına ve iş sistemlerine entegre etmek.
• Yapay zeka destekli karar süreçlerini verimlilik ve ölçeklenebilirlik için optimize etmek.
• Yapay zeka otonomisinde uyumluluk, güvenlik ve etik hususları sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Agentic AI'ün temel ilkelerini, yeteneklerini ve endüstriler üzerindeki potansiyel etkisini anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Agentic AI'ün temel ilkelerini anlamak.
• Geleneksel AI ile otonom AI ajanları arasındaki farkları ayırt etmek.
• Çeşitli endüstrilerde Agentic AI'ün gerçek dünya uygulamalarını keşfetmek.
• Otonom AI sistemlerinin dağıtımının faydalarını ve zorluklarını değerlendirmek.
• Agentic AI'ün etik ve güvenlik boyutlarını analiz etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), kurumsal ölçekte otomasyon ve stratejik AI benimseme süreçlerinde Agentic AI'ten yararlanmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Agentic AI'ün kurumsal uygulamalardaki rolünü anlamak.
• Otonom AI ajanlarını kurumsal sistemlerle entegre etmek.
• AI destekli iş akışlarını ölçeklenebilirlik ve verimlilik için optimize etmek.
• AI otomasyonunda uyumluluk, güvenlik ve yönetişimi sağlamak.
• Dijital dönüşüm için AI destekli iş stratejileri geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli sağlık çözümleri uygulamak isteyen orta ve ileri düzeydeki sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka ajanlarının sağlık hizmetleri ve teşhislerdeki rolünü anlayabilecektir.
• Tıbbi görüntü analizi ve öngörülü teşhis için yapay zeka modelleri geliştirebilecektir.
• Yapay zekayı elektronik sağlık kayıtları (EHR) ve klinik iş akışlarıyla entegre edebilecektir.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik yapay zeka uygulamalarına uyumu sağlayabilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya yerel), tıbbi eğitim, cerrahi simulasyonlar ve rehabilitasyon için AI ve AR/VR çözümlerini uygulamayı isteyen orta düzeyde sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Sağlık sektöründe AR/VR deneyimlerini geliştirmenin AI'nin rolünü anlayacaklar.
• Cerrahi simulasyonlarda ve tıbbi eğitimde AR/VR'yi kullanabilecekler.
• Hastaların rehabilitasyonu ve tedavisi için AR/VR araçlarını uygulayabilecekler.
• AI ile güçlendirilmiş tıbbi araçlardaki etik ve gizlilik sorunlarına bakacaklar.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için AI'yı kullanmaya istekli orta düzeyde veri bilimcileri ve sağlık profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık için Google Colab kullanarak AI modellerini uygulayabilmek.
• Sağlık verileri için tahminsel modellemeye AI'yi kullanabilmek.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz etmek.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik düşünceleri keşfetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka teknolojilerini sağlık ortamlarında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki sağlık profesyonelleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekanın çözebileceği temel sağlık sorunlarını belirlemek.
• Yapay zekanın hasta bakımı, güvenliği ve tıbbi araştırmalar üzerindeki etkisini analiz etmek.
• Yapay zeka ile sağlık iş modelleri arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Temel yapay zeka kavramlarını sağlık senaryolarına uygulamak.
• Tıbbi veri analizi için makine öğrenimi modelleri geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamalarında Agentic AI sistemlerini oluşturmak ve uygulamak isteyen orta düzey AI mühendislerine, ML araştırmacılarına ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Agentic AI sistemlerinin temel ilkelerini anlamak.
• Otonom akıl yürütme ve eylem yeteneğine sahip AI ajanları uygulamak.
• Agentic AI'yi API'ler ve üçüncü taraf hizmetlerle entegre etmek.
• Karmaşık görevler için çoklu ajan etkileşimlerini optimize etmek.
• Agentic AI'deki etik, güvenlik ve ölçeklenebilirlik zorluklarını ele almak.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitimde, sağlık sektöründeki profesyoneller ve araştırmacılar ChatGPT kullanarak hasta bakımını iyileştirme, iş akışlarını hızlandırma ve sağlık hizmetlerinin sonuçlarını geliştirme amacına ulaşabilir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şu becerileri edinebilecekler:

• Sağlık sektöründeki ChatGPT temellerini ve uygulamalarını anlayabilmek.
• Sağlık süreçlerini ve etkileşimleri otomatikleştirmek için ChatGPT'i kullanmak.
• Hasta bakımında ChatGPT kullanarak doğru tıbbi bilgi ve destek sağlamak.
• Tıbbi araştırma ve analizler için ChatGPT'i uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'i kullanmak isteyen orta seviyedeki sağlık profesyonelleri, biyomedikal mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında Edge AI'in rolünü ve faydalarını anlayabilecekler.
• Sağlık uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecekler.
• Edge AI çözümlerini giyilebilir cihazlarda ve teşhis araçlarında uygulayabilecekler.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlayabilecek ve dağıtabilecekler.
• Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarında etik ve yasal hususları ele alabilecekler.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye) (online veya face-to-face), klinik teşhis, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri kullanan orta düzeyden ileri düzeydeki tıp AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, bu modelleri ayarlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verilerini içeren sağlık sektörü veri kümelerinde AI modellerini ayarlayacaklardır.
• Transfer öğrenmesi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
• Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargılar ve düzenlemeye uyum sorunlarını ele alacaklardır.
• Ayarlanmış modelleri gerçek hayat sağlık ortamlarında dağıtabilecek ve izleyebileceklerdir.

Generative AI, prompt ve verilere dayalı yeni içerik oluşturmayı amaçlayan bir teknolojidir.

Bu eğitmen öncülü, canlı eğitim (online veya face-to-face) sağlık sektöründeki başlangıç düzeyden orta düzeydeki profesyoneller için tasarlanmıştır. Bu grup, tıp bağlamında verimliliği, kesinliği ve iletişimi geliştirmek amacıyla üretken AI ve prompt mühendisliğini kullanmak isteyen kişilerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken AI ve prompt mühendisliği temellerini anlamak.
• AIoS araçlarını klinik, idari ve araştırma görevlerini akışkan hale getirmek için kullanmak.
• Tıp alanında AI'nin etik, güvenli ve uyumlu kullanımı.
• Kesin sonuçlar elde etmek için promptları optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Pratik ödevler ve durum çalışması.
• AIoS araçlarıyla el ile deney yapma.

Eğitimin Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi özelleştirmek isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sağlık profesyonelleri, veri analistleri ve politika yapıcıların, üretken yapay zekayı sağlık alanında anlamaları ve uygulamaları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken yapay zekanın sağlık alanındaki prensiplerini ve uygulamalarını açıklayabilecek.
• İlaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tıpta üretken yapay zekanın fırsatlarını belirleyebilecek.
• Tıbbi görüntüleme ve teşhis için üretken yapay zeka tekniklerini kullanabilecek.
• Tıbbi ortamlarda yapay zekanın etik etkilerini değerlendirebilecek.
• Yapay zeka teknolojilerini sağlık sistemlerine entegre etmek için stratejiler geliştirebilecek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu yapay zekayı tıbbi teşhisler ve sağlık hizmetleri uygulamalarında kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar sağlık profesyonelleri, tıp araştırmacıları ve yapay zeka geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Modern sağlık hizmetlerinde çok modlu yapay zekanın rolünü anlamak.
• Yapay zeka destekli teşhisler için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri entegre etmek.
• Tıbbi görüntüleri ve elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Hastalık teşhisi ve tedavi önerileri için tahmine dayalı modeller geliştirmek.
• Tıbbi transkripsiyon ve hasta etkileşimi için konuşma ve doğal dil işleme (NLP) uygulamalarını hayata geçirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tıbbi iş akışlarını iyileştirmek, araştırma verimliliğini artırmak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için istem mühendisliği tekniklerini kullanmak isteyen orta düzeydeki sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında istem mühendisliğinin temellerini anlayabilecektir.
• Klinik dokümantasyon ve hasta etkileşimleri için yapay zeka istemlerini kullanabilecektir.
• Yapay zekayı tıbbi araştırma ve literatür taraması için kullanabilecektir.
• İlaç keşfi ve klinik karar verme süreçlerini yapay zeka destekli istemlerle geliştirebilecektir.
• Sağlık alanında yapay zeka kullanımında düzenleyici ve etik standartlara uyumu sağlayabilecektir.