Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics Počítačový Kurz
Fine-tuning is a critical process for adapting pre-trained AI models to healthcare-specific diagnostic and predictive tasks.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Introduction to AI in Healthcare
- Applications of AI in clinical decision support and diagnostics
- Overview of healthcare data modalities: structured, text, imaging, sensor
- Challenges unique to medical AI development
Healthcare Data Preparation and Management
- Working with EMRs, lab results, and HL7/FHIR data
- Medical image preprocessing (DICOM, CT, MRI, X-ray)
- Handling time-series data from wearables or ICU monitors
Fine-Tuning Techniques for Healthcare Models
- Transfer learning and domain-specific adaptation
- Task-specific model tuning for classification and regression
- Low-resource fine-tuning with limited annotated data
Disease Prediction and Outcome Forecasting
- Risk scoring and early warning systems
- Predictive analytics for readmission and treatment response
- Multi-modal model integration
Ethics, Privacy, and Regulatory Considerations
- HIPAA, GDPR, and patient data handling
- Bias mitigation and fairness auditing in models
- Explainability in clinical decision-making
Model Evaluation and Validation in Clinical Settings
- Performance metrics (AUC, sensitivity, specificity, F1)
- Validation techniques for imbalanced and high-risk datasets
- Simulated vs. real-world testing pipelines
Deployment and Monitoring in Healthcare Environments
- Model integration into hospital IT systems
- CI/CD in regulated medical environments
- Post-deployment drift detection and continuous learning
Summary and Next Steps
Požadavky
- An understanding of machine learning principles and supervised learning
- Experience with healthcare datasets such as EMRs, imaging data, or clinical notes
- Knowledge of Python and ML frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch)
Audience
- Medical AI developers
- Healthcare data scientists
- Professionals building diagnostic or predictive healthcare models
14 hodiny
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics Počítačový Kurz - Booking
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics Počítačový Kurz - Enquiry
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky na strojové učení, kteří si přejí osvojit si nejmodernější techniky učení s přenosem a aplikovat je na složité problémy reálného světa.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte pokročilé koncepty a metodiky v transferovém učení.
- Implementujte doménově specifické adaptační techniky pro předem trénované modely.
- Aplikujte neustálé učení ke správě vyvíjejících se úloh a datových sad.
- Ovládněte jemné ladění více úkolů pro zvýšení výkonu modelu napříč úkoly.
Read more...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí spolehlivě a efektivně nasazovat vyladěné modely.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy nasazení vyladěných modelů do výroby.
- Kontejnerujte a nasazujte modely pomocí nástrojů jako Docker a Kubernetes.
- Implementujte monitorování a protokolování pro nasazené modely.
- Optimalizujte modely pro latenci a škálovatelnost ve scénářích reálného světa.
Read more...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí získat praktické dovednosti v přizpůsobování modelů umělé inteligence pro kritické finanční úkoly.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění finančních aplikací.
- Využijte předem připravené modely pro úkoly ve financích specifické pro určitou doménu.
- Aplikujte techniky pro odhalování podvodů, hodnocení rizik a generování finančního poradenství.
- Zajistěte soulad s finančními předpisy, jako je GDPR a SOX.
- Implementujte zabezpečení dat a etické postupy AI ve finančních aplikacích.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí přizpůsobit předem vyškolené modely pro konkrétní úkoly a datové sady.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy jemného ladění a jeho aplikace.
- Připravte datové sady pro jemné doladění předem trénovaných modelů.
- Vylaďte velké jazykové modely (LLM) pro úlohy NLP.
- Optimalizujte výkon modelu a řešte běžné problémy.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat strategie jemného ladění pro velké modely bez potřeby rozsáhlých výpočetních zdrojů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy adaptace na nízké hodnocení (LoRA).
- Implementujte LoRA pro efektivní jemné doladění velkých modelů.
- Optimalizujte jemné ladění pro prostředí s omezenými zdroji.
- Vyhodnoťte a nasaďte modely vyladěné LoRA pro praktické aplikace.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí zvládnout dolaďování multimodálního modelu pro inovativní řešení AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu multimodálních modelů jako CLIP a Flamingo.
- Efektivně připravujte a předzpracujte multimodální datové sady.
- Vylaďte multimodální modely pro konkrétní úlohy.
- Optimalizujte modely pro aplikace a výkon v reálném světě.
Read more...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své NLP projekty prostřednictvím efektivního dolaďování předem vyškolených jazykových modelů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění úkolů NLP.
- Vylaďte předem připravené modely jako GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace NLP.
- Optimalizujte hyperparametry pro lepší výkon modelu.
- Vyhodnoťte a nasaďte vyladěné modely ve scénářích reálného světa.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, inženýry strojového učení a vývojáře, kteří chtějí vyladit DeepSeek modely LLM tak, aby vytvořily specializované aplikace umělé inteligence přizpůsobené konkrétním odvětví, domény nebo obchodní potřeby.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu a možnosti modelů DeepSeek, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
- Připravte datové sady a předzpracujte data pro jemné doladění.
- Dolaďte DeepSeek LLM pro aplikace specifické pro doménu.
- Optimalizujte a nasazujte efektivně vyladěné modely.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 hodinyTento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry strojového učení, vývojáře AI a analytiky dat, kteří chtějí zjistit, jak použít QLoRA pro efektivní přizpůsobení velkých modelů konkrétním úkolům a vlastním požadavkům.
Konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii za QLoRA a kvantizační techniky pro LLMs.
- Implementovat QLoRA při přizpůsobení velkých jazykových modelů pro oblast-specifické aplikace.
- Optymalizovat výkon přizpůsobení na omezených výpočetních zdrojích pomocí kvantizačních metod.
- Efektivně nasadit a vyhodnotit přizpůsobené modely ve skutečném světě.
Read more...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 hodinyTento instruktorův kurz v reálném čase v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry strojového učení a AI výzkumníky, kteří chtějí použít RLHF ke kalibrování velkých AI modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, bezpečnosti a shody.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teoretické základy RLHF a proč jsou důležité ve moderním vývoji AI.
- Implementovat odměnové modely na základě lidské zpětné vazby, které řídí procesy reforčního učení.
- Kalibrovat velké jazykové modely pomocí technik RLHF tak, aby výstupy odpovídaly lidem předkládaným preferencím.
- Použít nejlepší praktiky pro škálování pracovních postupů RLHF pro produkční AI systémy.
Read more...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat techniky pro optimalizaci velkých modelů pro nákladově efektivní dolaďování v reálných scénářích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy jemného ladění velkých modelů.
- Aplikujte distribuované tréninkové techniky na velké modely.
- Využijte kvantizaci a prořezávání modelu pro efektivitu.
- Optimalizujte využití hardwaru pro úkoly jemného ladění.
- Efektivně nasazujte vyladěné modely v produkčním prostředí.
Read more...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí využít sílu rychlého inženýrství a několikanásobného učení k optimalizaci výkonu LLM pro aplikace v reálném světě.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy rychlého inženýrství a několikanásobného učení.
- Navrhněte efektivní výzvy pro různé úkoly NLP.
- Využijte techniky několika snímků k přizpůsobení LLM s minimem dat.
- Optimalizujte výkon LLM pro praktické aplikace.
Read more...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 hodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry AI, kteří chtějí efektivněji a ekonomicky fine-tunovat velké jazykové modely pomocí metod jako jsou LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii za přístupy k parametricky efektivnímu fine-tuningu.
- Implementovat LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning pomocí Hugging Face PEFT.
- Srovnávat výkonnostní a nákladové obchodní podmínky metod PEFT s plným fine-tuningem.
- Nasazovat a škálovat fine-tunované LLMs s sníženými požadavky na výpočetní prostředky a úložiště.
Read more...
Introduction to Transfer Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé profesionály v oblasti strojového učení, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky přenosu učení ke zlepšení efektivity a výkonu v projektech AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základní koncepty a výhody transferového učení.
- Prozkoumejte oblíbené předem vyškolené modely a jejich aplikace.
- Proveďte jemné doladění předtrénovaných modelů pro vlastní úkoly.
- Aplikujte přenosové učení k řešení reálných problémů v NLP a počítačovém vidění.
Read more...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří si přejí zdokonalit své dovednosti v diagnostice a řešení problémů s dolaďováním modelů strojového učení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Diagnostikujte problémy, jako je nadměrné vybavení, nedostatečné vybavení a nevyváženost dat.
- Implementujte strategie pro zlepšení konvergence modelů.
- Optimalizujte jemné doladění potrubí pro lepší výkon.
- Ladit tréninkové procesy pomocí praktických nástrojů a technik.
Read more...
