Ollama Sağlıkta Uygulamalar Eğitimi

Gelişmiş Ollama Model Hata Ayıklaması ve Değerlendirme, yerel veya özel Ollama dağıtımlarında model davranışını tanılamak, test etmek ve ölçmek üzerine odaklanmış kapsamlı bir kursudur.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş düzeydeki AI mühendisleri, ML Ops uzmanları ve QA uygulayıcılarına üretim ortamında Ollama tabanlı modellerin güvenilirliği, doğruluğu ve işletimsel hazır durumu sağlamak için yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ollama barındırılan modellerin sistemli hata ayıklamasını yaparak başarısızlık modlarını güvenilir bir şekilde yeniden üretmeyi.
• Nicel ve nitel metriklerle sağlam değerlendirme hatları tasarlama ve yürütme.
• (Günlükler, izler, metrikler) model sağlığını ve kaymayı izlemek için gözlem yeteneğini uygulama.
• CI/CD hatalarına ve geri dönüş kontrollerine otomatik test, doğrulama ve regresyon kontrollerini entegre etme.

Kursun Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Ollama dağıtımları kullanarak hata ayıklama alıştırmaları ve laboratuvarları.
• Örneklemeler, grup sorun giderme oturumları ve otomasyon atölyeleri.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Agentic AI, AI sistemlerinin hedefleri gerçekleştirmek için belirlenen kısıtlamalar içinde planlama, akıl yürütme ve araç kullanma eylemlerini gerçekleştirdiği bir yaklaşımdır.

Bu eğitmen öncülünde gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), klinik ve operasyonel kullanım senaryoları için agentic AI çözümleri tasarlamak, değerlendirmek ve yönetmek isteyen orta düzeyde sağlık ve veri takımları hedeflenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık bilişim bağlamında agentic AI kavramlarını ve kısıtlamalarını açıklama.
• Planlama, bellek ve araç kullanımı ile güvenli ajans akışları tasarla.
• Klinik belgeler ve bilgi tabanları üzerinde toplu arama destekli ajanslar oluşturma.
• Güvenlik bandları ve insan dahil denetim kontrolleri ile ajans davranışını değerlendirme, izleme ve yönetme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve yönlendirilmiş tartışma.
• Test ortamında rehberli laboratuvarlar ve kod açıklamaları.
• Güvenlik, değerlendirme ve yönetimi konularında senaryo tabanlı alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitmenin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize başvurunuz.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri seviyeli sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine, yapay zekaya dayalı sağlık hizmetleri çözümlerini uygulamak isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka araçlarının sağlık ve tanıdaki rolünü anlamak.
• Tıbbi görüntü analizi ve tahmine dayalı tanı için yapay zeka modelleri geliştirmek.
• Yapay zekayı elektronik hasta kayıtları (EHR) ve klinik iş akışlarıyla entegre etmek.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik yapay zeka uygulamalarına uyum sağlamak.

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 liderli canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için yapay zekayı kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve sağlık profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab kullanarak sağlık için AI modellerini uygulayın.
• Sağlık verilerinde tahmin modellemesi için AI kullanın.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz edin.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik konuları araştırın.

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.

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 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.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi olan ve çok oyunculu iş akışları oluşturmayı sağlayan bir platformdur. Bu platform, yürütme yolları üzerinde kesin kontrol sağlar ve durum kalıcılığını yönetir. Sağlık alanında bu yetkinlikler, uyumluluk, entegrasyon ve tıp iş akışlarına uyan karar destek sistemleri oluşturmada kritik öneme sahiptir.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim (online veya yerinde) ara seviye ile üst düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bu kişiler, düzenleyici, etik ve operasyonel zorluklarla başa çıkarak LangGraph tabanlı sağlık çözümleri tasarlama, uygulama ve yönetme becerilerini geliştirmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık spesifik LangGraph iş akışları tasarlamak.
• LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojiler ve standartlarla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.
• Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik için en iyi uygulamaları uygulamak.
• LangGraph uygulamalarını sağlık üretim ortamlarında dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya vakası çalışmaları ile pratik alıştırmalar.
• Canlı-lab ortamında uygulama uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

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 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.

TinyML, düşük güç tüketimi ve kaynak sınırlı giyilebilir ve tıbbi cihazlara makine öğrenmesinin entegrasyonudur.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye uzmanlar için sağlık izleme ve teşhis uygulamalarında TinyML çözümleri uygulanmasını hedefler.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra, katılımciler şunları yapabilecekler:

• Gerçek zamanlı sağlık verisi işleme için TinyML modelleri tasarlama ve dağıtım.
• Yıkanabilir sensör verilerini toplama, ön işlemeyi ve AI destekli içgörüler için yorumlama.
• Düşük güç tüketimi ve hafıza sınırlı giyilebilir cihazlar için modellerin iyileştirilmesi.
• TinyML destekli çıktıların klinik önemi, güvenilirliği ve güvenliğinin değerlendirilmesi.

Kurs Formatı

• Canlı gösterimlerle desteklenen dersler ve etkileşimli tartışmalar.
• Giyilebilir cihaz verisi ve TinyML çerçeveleriyle elden geçirme uygulamaları.
• Guided laboratuvar ortamında uygulama alıştırmaları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli sağlık cihazları veya düzenleyici akışlarla hizalanan özelleştirilmiş eğitim için, programı özelleştirmemizi isteyin.