Google Colab ile Sağlıkta Yapay Zeka Eğitimi

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye profesyoneller hedeflenmiştir. Katılımcılar makine öğrenme modellerini daha iyi anlama, hiperparametre ayarlamasını iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtım bilgisini edinmek isterler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak gelişmiş makine öğrenme modelleri uygulayacaklardır.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması aracılığıyla optimize edeceklerdir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünyada makine öğrenme modellerini dağıtabilecektir.
• Google Colab'ta büyük ölçekli makine öğrenme projeleri üzerinde işbirliği yapma ve yönetmeyi öğreneceklerdir.

Türkiye adlı bu eğitmenli, canlı eğitim (internette veya yerinde), yapay zeka destekli sağlık çözümleri uygulamak isteyen orta düzeyden ileri düzeyde sağlık çalışanları ve yapay zeka geliştiricileri için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Sağlık ve tanı alanlarında yapay zeka ajanlarının rolünü anlamak.
• Tıbbi görüntü analizi ve öngörülü teşhis için yapay zeka modelleri geliştirmek.
• Yapay zeka ile elektronik sağlık kayıtları (EHR) ve klinik iş akışlarını entegre etmek.
• Sağlık sektörü düzenlemelerine uyumu sağlamak ve etik yapay zeka uygulamalarını takip etmek.

Bu eğitim, online veya yerinde gerçekleştirilen, egitmen liderli canlı bir kurs olup, YSA ve AR/VR çözümlerini tıbbi eğitim, cerrahi simülasyonlar ve rehabilitasyon için uygulamak isteyen orta seviye sağlık profesyonelerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık hizmetlerinde AR/VR deneyimlerini geliştirmede YSA'nın rolünü anlama.
• Cerrahi simülasyonlar ve tıbbi eğitim için AR/VR kullanma.
• Hastaların rehabilitasyonu ve tedavisinde AR/VR araçlarını uygulama.
• YSA destekli tıbbi araçlarda etik ve gizlilik sorunlarının incelenmesi.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde sağlık profesyonellerine ve veri bilimcilerine yöneliktir. Bu kişiler, sağlık ortamlarında YB teknolojilerini anlamayı ve uygulamayı isteyenlerdir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• YB'nin çözebileceği ana sağlık zorluklarını belirlemek.
• YB'nin hastaların bakımına, güvenliğe ve tıbbi araştırmaya etkisini analiz etmek.
• YB ile sağlık sektörü iş modelleri arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Temel YB kavramlarını sağlık senaryolarına uygulamak.
• Tıbbi veri analizi için makine öğrenme modelleri geliştirmek.

Bu eğitmen ledir, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) sağlık profesyonelleri ve araştırmacıları ChatGPT'yi kullanarak hasta bakımını geliştirmeyi, iş akışlarını basitleştirmeyi ve sağlık sonuçlarını iyileştirmeyi hedefleyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• ChatGPT'in temellerini ve sağlık hizmetleri alanında uygulamalarını anlamak.
• Sağlık hizmetleri süreçlerinin ve etkileşimlerinin otomasyonu için ChatGPT kullanmak.
• Hastalara doğru tıbbi bilgi ve destek sağlamak için ChatGPT kullanmak.
• Tıbbi araştırmalar ve analizler için ChatGPT uygulamak.

Bu eğitmen önderi, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye sağlık profesyonelleri, biyotıp mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedef almaktadır. Katılımcılar, yenilikçi sağlık çözümleri için Edge AI'yi kullanmaya isteyen kişilerdir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık bilişiminde Edge AI'nin rolünü ve avantajlarını anlama.
• Sağlık uygulamaları için edge cihazlarda AI modelleri geliştirme ve dağıtma.
• Taşınabilir cihazlar ve tanı araçlarında Edge AI çözümleri uygulama.
• Edge AI kullanarak hasta izleme sistemleri tasarlama ve dağıtma.
• Sağlık bilişiminde AI uygulamalarında etik ve düzenleyici konuları ele alma.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeyli tıbbi AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi veriler kullanarak klinik tanı, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörüsü için modellerin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verileri gibi sağlık hizmetleri veri kümelerinde AI modellerini iyileştirebileceklerdir.
• Transfer öğrenimi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
• Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargı ve düzenleyici uyumluluğu ele alabileceklerdir.
• Gerçek dünya sağlık hizmeti ortamlarında iyileştirilmiş modelleri dağıtabilecektir ve izlenebilecektir.

Bu eğitmen lider, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar tıp profesyonelleri, veri analistleri ve politika belirleyiciler hedeflenmektedir. Bu grubun üyelerinin sağlık alanında üretim AI'sini anlamayı ve uygulamayı öğrenmeyi amaçlar.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Üretim AI'nin sağlıkta prensiplerini ve uygulamalarını açıklayabilecektir.
• İlaç keşfini ve kişiselleştirilmiş tıbbın gelişimine üretim AI'sinin katkıda bulunabileceği fırsatları belirleyebileceklerdir.
• Tıbbi görüntüleme ve tanı için üretim AI tekniklerini kullanabilecektir.
• Tıbbi ortamlarda AI'nin etik sonuçlarını değerlendirebileceklerdir.
• AI teknolojilerini sağlık sistemlerine entegre etmek için stratejiler geliştirebileceklerdir.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel), multimodal yapay zeka uygulamalarını tıbbiagnostik ve sağlık uygulamalarında kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzey healthcare profesyonellerine, tıp araştırmacılara ve AI geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Modern sağlık hizmetlerinde multimodal yapay zeka rolünü anlamak.
• AI destekliagnostiğe için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri entegre etmek.
• Tıbbi görüntüleri ve elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Hastalık tanıları ve tedavi önerileri için öngörücü modeller geliştirme.
• Tıbbi transkripsiyon ve hasta etkileşimleri için konuşma ve doğal dil işleme (NLP) uygulamak.

Türkiye konusundaki bu canlı eğitim, sağlık çalışanlarının ve BT ekiplerinin yerel LLM'ler için Ollama'yı dağıtmasını sağlar. Yapay zekâyı klinik iş akışlarına entegre etmeyi, modelleri özel görevlere göre özelleştirmeyi ve güvenli sağlık ortamlarında sıkı veri gizliliği ile düzenleyici uyumluluğu sağlamayı öğrenin.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyli sağlık profesyonelleri ve AI geliştiricilerine yönelik olup, tıbbi iş akışlarını, araştırma verimliliğini ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için ipucu mühendisliği tekniklerini kullanmayı öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık bilmeciliği için ipucu mühendisliğinin temellerini anlamak.
• Tıbbi belgeler ve hasta etkileşimleri için AI ipuçları kullanmak.
• Tıbbi araştırma ve literatür incelemesi için AI'yi kullanmak.
• AI destekli ipuçları ile ilaç keşifini ve klinik karar verme süreçlerini geliştirmek.
• Sağlık bilmeciliği AI'de düzenleyici ve etik standartlara uyum sağlamak.

Türkiye hakkında bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, sağlık izleme ve teşhis için TinyML çözümlerinin uygulanmasını kapsar. Katılımcılar, gerçek zamanlı sağlık verileri için modeller tasarlamayı, düşük güç tüketimli giyilebilir cihazlar için optimizasyonu ve klinik güvenilirliği sağlamayı öğrenir. Uygulamalı laboratuvar alıştırmaları içerir.