Fine-Tuning Sağlık Alanında Yapay Zeka: Tıbbi Teşhis ve Predictive Analytics Eğitimi

Agentic AI, AI sistemlerinin belirlenmiş kısıtlar içinde hedeflere ulaşmak için planlama, düşünme ve araç kullanan eylemler gerçekleştirmesi yaklaşimidir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak), klinik ve operasyonel kullanım senaryoları için agentic AI çözümlerini tasarlamak, değerlendirmek ve yönetmek isteyen orta seviye sağlık ve veri ekibi Hướng dẫn viên nhằm đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các đội ngũ chăm sóc sức khỏe và dữ liệu ở mức trung cấp muốn thiết kế, đánh giá và quản lý các giải pháp AI có tính chủ động cho các kịch bản sử dụng lâm sàng và vận hành.

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

• Mô tả các khái niệm và giới hạn của AI agentic trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe.
• Tạo quy trình làm việc an toàn cho đại lý với kế hoạch, trí nhớ và sử dụng công cụ.
• Xây dựng các đại lý có khả năng khôi phục trên các tài liệu lâm sàng và cơ sở kiến thức.
• Đánh giá, theo dõi và quản lý hành vi của đại lý với các rào cản và điều khiển vòng lặp con người.

Hình thức 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 đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Xin lỗi, có vẻ như đã có sự nhầm lẫn trong hướng dẫn của bạn. Dưới đây là bản dịch chính xác sang tiếng Thổ Nhĩ Kỳ theo yêu cầu:

Agentic AI, AI sistemlerinin belirlenmiş kısıtlar içinde hedeflere ulaşmak için planlama, düşünme ve araç kullanan eylemler gerçekleştirmesi yaklaşimidir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak), klinik ve operasyonel kullanım senaryoları için agentic AI çözümlerini tasarlamak, değerlendirmek ve yönetmek isteyen orta seviye sağlık ve veri ekibleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Sağlık hizmetleri bağlamında agentic AI kavramlarını ve kısıtlamalarını açıklama.
• Planlama, bellek ve araç kullanımı ile güvenli arac.workflow tasarımı.
• Klinik belgeler ve bilgi tabanları üzerinde geri bildirim ekleyerek araca dönüştürme.
• Tutamaçlar ve insan-döngüsü denetimleriyle arac davranışını değerlendirme, izleme ve yönetme.

Eğitim Formatı

• Interaktif derse ve yönlendirilmiş tartışmalar.
• Sandık ortamında yönlendirilmiş laboratuvarlar ve kod walkthroughları.
• Güvenlik, değerlendirme ve yönetim için senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamda, AI destekli sağlık çözümünü uygulamak isteyen orta düzeyde ve ileri düzeyde sağlık profesyonellerine ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık veagnostikteki AI-Agentlerin rolünü anlamak.
• Tıbbi görüntü analizi ve öngörcü diagnostik için AI modelleri geliştirmek.
• AI'yi elektronik sağlık kayıtları (EHR) ile klinik akışlara entegre etmek.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik AI uygulamalarına uyum sağlamak.

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 öncülüğündeki, canlı eğitim (online veya face-to-face) ortamı, sağlık sektöründe AI teknolojilerini anlamak ve uygulamak isteyen orta seviye sağlık profesyonelleri ve veri bilimcilerine yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• AI'nin çözüm sağlayabileceği temel sağlık sorunlarını belirlemek.
• AI'nin hasta bakımı, güvenliği ve tıbbi araştırma üzerindeki etkisini analiz etmek.
• AI ile sağlık sektörü işletme modelleri arasındaki ilişkiyi anlamak.
• Temel AI kavramlarını sağlık senaryolarına uygulamak.
• Tıbbi veri analizleri için makine öğrenme modelleri geliştirmek.

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 öncülüğünde, canlı eğitim (Türkiye de çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde sağlık profesyonellerine, biyomedikal mühendislerine ve Edge AI'yi inovatif sağlık çözümleri için kullanmak isteyen AI geliştiricilerine yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık sektöründe Edge AI'nin rolünü ve faydalarını anlamak.
• Sağlık uygulamaları için kenar cihazlarda AI modelleri geliştirmek ve dağıtma.
• Kenar cihazları ve teşhis araçlarında Edge AI çözümlerini uygulama.
• Edge AI kullanarak hastane izleme sistemlerini tasarlamak ve dağıtma.
• Sağlık sektöründe AI uygulamalarında etik ve düzenleyici meseleleri ele alma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta ve ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayar prensiplerini ve uygulamalarını anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar için veri kümeleri hazırlayabilecektir.
• Büyük dil modellerini (LLM'ler) NLP görevleri için ince ayar yapabilecektir.
• Model performansını optimize edebilecek ve yaygın zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş ölçekli modeller için ince ayar stratejileri uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir; bunun için kapsamlı hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyulmaz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Düşük Ranklı Adaptasyonun (LoRA) prensiplerini anlayacaklar.
• Geniş modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanması için LoRA'yı uygulayacaklar.
• Sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ince ayarı optimize edecekler.
• Pratik uygulamalar için LoRA ile ince ayarlanmış modelleri değerlendirecek ve dağıtacaklar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), önceden eğitilmiş dil modellerini etkili bir şekilde ince ayar yaparak NLP projelerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLP görevleri için ince ayarın temellerini anlayabilecektir.
• GPT, BERT ve T5 gibi önceden eğitilmiş modelleri belirli NLP uygulamaları için ince ayar yapabilecektir.
• İyileştirilmiş model performansı için hiperparametreleri optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri gerçek dünya senaryolarında değerlendirebilecek ve dağıtabilecektir.

Üretici AI, istekler ve verilere dayanarak metin, görüntü ve tavsiyeler gibi yeni içerik yaratan bir teknolojidir.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), üretici AI ve istek mühendisliği kullanarak tıbbi bağlamda verimliliği, doğruluğunu ve iletişimi geliştirmeyi hedefleyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar:

• Üretici AI ve istek mühendisliğinin temellerini anlamayı öğrenecekler.
• AI araçlarını klinik, idari ve araştırma görevlerini basitleştirmek için uygulayabilecekler.
• Sağlıkta etik, güvenli ve uyumlu AI kullanımını sağlayacaklar.
• Tutarlı ve doğru sonuçlar elde etmek için istekleri optimize edebilecekler.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışmalar.
• Pratik alıştırmalar ve durum çalışması.
• AI araçlarıyla el ile deneyimler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, biziidgetmek için iletişime geçin.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel-site), sağlık sektöründe generative AI'yi anlamak ve uygulamak isteyen başlangıç seviyesinden orta düzeylere kadar olan sağlık profesyonellerini, veri analistlerini ve politika yapıcıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık sektöründe generative AI'nin ilkelerini ve uygulamalarını açıklama.
• Generative AI'nin ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tıbbı geliştirmek için olan fırsatları belirleme.
• Tıbbi görüntü işleme ve tanılamada generative AI tekniklerini kullanma.
• Tıbbi ortamlarda yapay zeka'nın etik sonuçlarını değerlendirmek.
• Sağlık sistemlerine AI teknolojilerini entegre etme stratejileri geliştirme.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi ve çok aktör iş akışlarını sağlar ve yürütme yollarına ve durum kalıcılığına hassas kontrol sunar. Sağlık sektöründe bu yetenekler uyumluluk, entegrasyon ve tıbbi iş akışlarıyla uyumlu karar destek sistemleri oluşturma açısından kritiktir.Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (önline veya yerel) ortamda, düzenlemeye, etik ve operasyonel zorlukları ele alırken LangGraph tabanlı sağlık çözümlerini tasarlamak, uygulamak ve yönetmek isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyonellere yöneliktir.Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:- Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık özel iş akışlarını tasarlamak.- LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojilerle ve standartlarıyla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.- Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklık için en iyi uygulamaları uygulamak.- Sağlık üretim ortamında LangGraph uygulamalarını dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Dünya genelindeki gerçek hayat durumları ile elden deneyler.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama pratikleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

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.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, tıbbi iş akışlarını, araştırma verimliliğini ve hasta sonuçlarını geliştirmek için benzetim mühendisliği tekniklerini kullanmak isteyen orta düzeyde sağlık profesyonellerine ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• Sağlık alanında benzetim mühendisliğinin temellerini anlamak.
• Klinik belgelerin ve hasta etkileşimlerinde AI benzetimleri kullanmak.
• Tıbbi araştırmalar ve literatür gözden geçirme için AI'yi kullanmak.
• AI destekli benzetimlerle ilaç keşfi ve klinik karar alma süreçlerini geliştirmek.
• Sağlık alanında AI'nin yasal ve etik standartları karşılamak için gereken adımları sağlamak.