Využití Ollama ve zdravotnictví Počítačový Kurz

Pokročilé ladění a hodnocení modelů Ollama je důkladný kurz zaměřený na diagnostiku, testování a měření chování modelů při lokálním či privátním nasazení Ollama.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) je určeno pro pokročilé inženýry umělé inteligence, profesionály z oblasti ML Ops a odborníky na testování kvality, kteří chtějí zajistit spolehlivost, věrnost modelům a jejich plnou připravenost k provozu v produkčním prostředí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Systematicky ladit modely hostované pomocí Ollama a spolehlivě reprodukovat vzniklé chyby.
• Navrhovat a provádět robustní hodnotící postupy s využitím kvantitativních i kvalitativních metrik.
• Zavádět sledovací mechanismy (protokoly, stopová data, metriky) pro monitorování stavu a změn chování modelů.
• Automatizovat testování, validaci a kontroly regrese začleněné do procesů CI/CD.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktická cvičení v laboratořích spolu s úlohami zaměřenými na ladění s využitím nasazených modelů Ollama.
• Studie případových situací, skupinová řešení problémů a workshopy zabývající se automatizací.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si objednat kurz na míru, kontaktujte nás prosím za účelem domluvy.

Agentická AI představuje přístup, při kterém AI systémy plánují, uvažují a využívají nástroje k dosažení stanovených cílů v rámci definovaných omezení.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online či na místě) je určeno pro zdravotnické a datové týmy na středně pokročilé úrovni, které si přejí navrhnout, vyhodnotit a řídit agentická AI řešení v klinických i operačních situacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vysvětlit koncepty agentické AI a související omezení v kontextu zdravotnictví.
• Navrhovat bezpečné pracovní postupy agentů zahrnující plánování, paměť a využití nástrojů.
• Vytvářet agenty posilované vyhledáváním na základě klinických dokumentů a databází znalostí.
• Hodnotit, sledovat a řídit chování agentů pomocí ochranných mechanismů a kontrol s lidskou účastí.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze vedené instruktorem.
• Praktické cvičení pod vedením s postupným rozborem kódu v izolovaném testovacím prostředí.
• Situační úlohy zaměřené na bezpečnost, hodnocení a správu agentů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si objednat kurz na míru, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určeno pro zdravotnické odborníky i vývojáře AI středně pokročilé až pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení využívající umělou inteligenci do zdravotnictví.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět roli AI agentů ve zdravotnictví a diagnostice.
• Vyvinout modely umělé inteligence určené k analýze lékařských snímků a prediktivní diagnostice.
• Integrovat AI s elektronickými zdravotnickými záznamy a klinickými postupy.
• Zajistit dodržování regulačních předpisů v oblasti zdravotnictví a etických principů při využívání AI.

Jde o živý kurz vedený lektorem České republice (online nebo na místě), určený pro zdravotnické pracovníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít řešení založená na umělé inteligenci a technologiích AR/VR při lékařském výcviku, simulacích operací a rehabilitaci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit, jak umělá inteligence vylepšuje zážitky z využívání technologií AR/VR ve zdravotnictví.
• Využívat nástroje AR/VR k simulacím operací a lékařskému školení.
• Aplikovat nástroje AR/VR při rehabilitaci a terapii pacientů.
• Zvážit etické otázky a problémy spojené s ochranou soukromí v kontextu lékařských nástrojů podpořených umělou inteligencí.

Toto školení pod vedením lektora probíhá v <lok> (online či na místě) a je určeno datovým vědcům i zdravotnickým odborníkům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít umělou inteligenci k tvorbě pokročilých aplikací ve zdravotnictví s pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat modely umělé inteligence pro zdravotnictví s využitím Google Colab.
• Využívat AI k prediktivnímu modelování na základě zdravotnických dat.
• Provádět analýzu lékařských snímků pomocí technik řízených umělou inteligencí.
• Seznámit se s etickými aspekty řešení využívajících umělou inteligenci ve zdravotnictví.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro zdravotnické odborníky a datové vědce na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí pochopit a prakticky uplatnit technologie AI v prostředí zdravotnictví.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Identifikovat klíčové problémy ve zdravotnictví, které lze řešit pomocí AI.
• Analyzovat vliv umělé inteligence na péči o pacienty, jejich bezpečnost a medicínský výzkum.
• Pochopit vztah mezi AI a obchodními modely ve zdravotnictví.
• Aplikovat základní koncepty umělé inteligence na reálné situace ve zdravotnictví.
• Vytvářet modely strojového učení určené k analýze lékařských dat.

Toto školení vedené instruktorem České republice (online nebo na místě) je určeno zdravotnickým pracovníkům a výzkumníkům, kteří chtějí využít ChatGPT ke zlepšení péče o pacienty, zefektivnění pracovních postupů a dosažení lepších zdravotnických výsledků.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům ChatGPT a jeho využití ve zdravotnictví.
• Využívat ChatGPT k automatizaci zdravotnických procesů a interakcí s pacienty.
• Poskytovat pomocí ChatGPT přesné lékařské informace a podporu pacientům.
• Využívat ChatGPT k provádění lékařského výzkumu a analýzám.

Tento živý školicí kurz vedený instruktorem České republice (online nebo na místě) je určen pro zdravotnické odborníky středně pokročilé úrovně, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení ve zdravotnictví.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět roli a přínosům Edge AI ve zdravotnictví.
• Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních typu edge pro použití v zdravotnictví.
• Implementovat řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
• Navrhovat a nasazovat systémy monitorující zdravotní stav pacientů s využitím Edge AI.
• Řešit etické a regulatorní aspekty používání umělé inteligence ve zdravotnictví.

Tento kurz veden lektorem v České republice (online či na místě) je určen pro vývojáře umělé inteligence a datové vědce s mírnou až pokročilou zkušeností, kteří chtějí doladit modely na účely klinické diagnózy, předpovídání onemocnění a odhadu výsledků léčby s využitím strukturovaných i nestrukturovaných zdravotnických dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Doladit modely umělé inteligence na zdravotnických datech, včetně elektronických zdravotních záznamů, lékařských snímků a časových řad.
• Využívat transfer learning, adaptaci modelu na konkrétní oblast a techniky komprese modelů v medicínském prostředí.
• Řešit otázky ochrany soukromí, předcházet předsudkům v modelech a zajistit jejich soulad s legislativou.
• Nasazovat doladěné modely do skutečných zdravotnických prostředí a monitorovat jejich fungování.

Generativní umělá inteligence je technologie, která na základě zadaných promptů a dat vytváří nový obsah – texty, obrázky či doporučení.

Toto školení vedené lektorem (online nebo na místě) je určeno pro zdravotnické pracovníky s počátečními až středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí využít generativní AI a techniky tvorby promptů ke zvýšení efektivity, přesnosti a komunikace v lékařském prostředí.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům generativní AI a technikám tvorby promptů.
• Využívat nástroje umělé inteligence k usnadnění klinických, administrativních i výzkumných činností.
• Zajistit etické, bezpečné a v souladu s předpisy používání AI ve zdravotnictví.
• Optimalizovat prompty tak, aby dosahovaly konzistentních a přesných výsledků.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktická cvičení a studie případů.
• Experimentování s nástroji umělé inteligence v praxi.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat školení na míru, kontaktujte nás a domluvíme se na podrobnostech.

Toto výcvikové školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro začínající a středně pokročilé odborníky ve zdravotnictví, datové analytiky a tvůrce politik, kteří chtějí porozumět generativní AI a jejímu využití v tomto odvětví.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vysvětlit principy a možnosti využití generativní AI ve zdravotnictví.
• Identifikovat příležitosti pro využití této technologie při vývoji léků a personalizované medicíně.
• Používat metody generativní AI při zpracování lékařských snímků a diagnostice.
• Posoudit etické aspekty využití AI v lékařské praxi.
• Vypracovat strategie pro začlenění technologií AI do zdravotnických systémů.

LangGraph umožňuje tvorbu stavově závislých pracovních postupů s více aktéry, které jsou řízeny modely LLM, přičemž poskytuje precizní kontrolu nad výkonnými cestami i udržováním stavu. Ve zdravotnictví jsou tyto vlastnosti klíčové pro dodržování předpisů, interoperabilitu a vyvíjení systémů na podporu rozhodování, jež odpovídají skutečným lékařským postupům.

Toto živé školení vedené instruktorem (online či prezenčně) je určeno profesionálům na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří chtějí navrhovat, implementovat a spravovat řešení v oblasti zdravotnictví založená na LangGraphu, přičemž zohlední i regulatorní, etické a provozní požadavky.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navrhovat pracovní postupy v LangGraphu přizpůsobené zdravotnickým potřebám s důrazem na shodu s předpisy a možnost auditování.
• Integrovat aplikace založené na LangGraphu s lékařskými ontologiemi a standardy (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplikovat osvědčené postupy pro spolehlivost, sledovatelnost a vysvětlitelnost v citlivém zdravotnickém prostředí.
• Zavádět, monitorovat a validovat aplikace LangGraphu do reálných zdravotnických provozů.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktická cvičení s reálnými případovými studiemi.
• Aplikační praxe v laboratorním prostředí v reálném čase.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás za účelem domluvy.

Toto živé školení vedené instruktorem České republice (online či prezenčně) je určeno pro zdravotnické odborníky, lékařské výzkumníky a vývojáře umělé inteligence na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI při diagnostice a dalších zdravotnických aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit roli multimodální AI v současném zdravotnictví.
• Integrovat strukturovaná i nestrukturovaná zdravotnická data pro diagnostiku s využitím umělé inteligence.
• Aplikovat techniky AI při analýze lékařských snímků a elektronických zdravotních záznamů.
• Vytvářet prediktivní modely pro diagnózu onemocnění a doporučení k léčbě.
• Implementovat řešení založená na rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro lékařskou transkripci a komunikaci s pacienty.

Toto školení vedené instruktorem probíhá České republice (online či na místě) a je určeno zdravotnickým pracovníkům a vývojářům AI na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít techniky inženýrství promptů ke zlepšení lékařských postupů, efektivity výzkumu a výsledků léčby.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy inženýrství promptů v kontextu zdravotnictví.
• Využívat AI k tvorbě klinické dokumentace a komunikaci s pacienty.
• Využít umělou inteligenci při lékařském výzkumu a rešerších odborné literatury.
• Zlepšit proces hledání léků a rozhodování v klinické praxi pomocí promptů řízených AI.
• Dodržovat regulatorní a etické standardy při používání umělé inteligence ve zdravotnictví.

TinyML představuje integraci strojového učení do nízkoenergetických a z hlediska zdrojů omezených nositelných i zdravotnických zařízení.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro praktiky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení založená na TinyML pro monitorování zdravotního stavu a diagnostické účely.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a nasadit modely TinyML pro okamžitý zpracování zdravotnických dat.
• Shromažďovat, předzpracovávat a vyhodnocovat data ze biosenzorů za účelem získání poznatků pomocí umělé inteligence.
• Optimalizovat modely pro nositelná zařízení s omezenou spotřebou energie a pamětí.
• Posuzovat klinickou využitelnost, spolehlivost a bezpečnost výsledků generovaných pomocí TinyML.

Formát kurzu

• Přednášky doplněné o živé ukázky a interaktivní diskuse.
• Praktické cvičení s daty z nositelných zařízení a nástroji určenými k práci s TinyML.
• Implementační úkoly v řízeném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li školení upravit tak, aby odpovídalo konkrétním zdravotnickým zařízením nebo regulatorním postupům, kontaktujte nás a program vám přizpůsobíme.