Agentic AI in Healthcare培訓

這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在澳門（線上或現場）進行，旨在為高階專業人士提供利用Agentic AI在複雜的商業和技術情境中進行決策的能力。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解人工智慧中自主決策的原則。
• 設計並實施能夠在最少人為干預下運作的人工智慧代理。
• 將Agentic AI整合到自動化工作流程和業務系統中。
• 優化人工智慧驅動的決策流程，以提高效率和可擴展性。
• 確保人工智慧自主性中的合規性、安全性和倫理考量。

這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在澳門（線上或現場）進行，旨在幫助初學者了解Agentic AI的基本原理、其功能以及對各行業的潛在影響。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解Agentic AI的核心原則。
• 區分傳統AI與自主AI代理。
• 探索Agentic AI在各行業中的實際應用。
• 評估部署自主AI系統的優勢與挑戰。
• 分析Agentic AI的倫理與安全考量。

這是一個由講師指導的現場培訓課程，地點為澳門（線上或現場），旨在為高階專業人士提供利用Agentic AI進行企業級自動化和戰略性AI應用的能力。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Agentic AI在企業應用中的角色。
• 將自主AI代理與企業系統整合。
• 優化AI驅動的工作流程，以實現可擴展性和效率。
• 確保AI自動化中的合規性、安全性和治理。
• 開發AI驅動的業務策略，推動數位轉型。

這門由講師主導的現場培訓課程（線上或線下）旨在讓中級到高級的醫療保健專業人員和希望實施AI驅動的醫療保健解決方案的AI開發人員參加。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解AI代理在醫療保健和診斷中的作用。
• 開發醫療圖像分析和預測診斷的AI模型。
• 將AI與電子健康記錄（EHR）和臨床工作流程集成。
• 確保遵守醫療保健法規和倫理AI實踐。

本次由讲师指导的澳門（线上或线下）培训面向中级医疗保健专业人员，旨在帮助他们应用AI和AR/VR技术于医疗培训、手术模拟和康复领域。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI在增强医疗AR/VR体验中的作用。
• 使用AR/VR进行手术模拟和医疗培训。
• 在患者康复和治疗中应用AR/VR工具。
• 探讨AI增强医疗工具中的伦理和隐私问题。

本次由讲师指导的澳門（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗保健专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab进行高级医疗保健应用的人工智能技术。

通过本次培训，参与者将能够：

• 使用Google Colab实现医疗保健领域的AI模型。
• 利用AI进行医疗数据的预测建模。
• 使用AI驱动的技术分析医学图像。
• 探讨基于AI的医疗解决方案中的伦理问题。

這是一個由講師指導的現場培訓課程，地點在澳門（線上或現場），針對希望了解並在醫療環境中應用AI技術的中級醫療專業人員和數據科學家。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 識別AI可以解決的關鍵醫療挑戰。
• 分析AI對患者護理、安全和醫學研究的影響。
• 理解AI與醫療商業模式之間的關係。
• 將基本的AI概念應用於醫療情境。
• 開發用於醫學數據分析的機器學習模型。

這是一個由講師指導的現場培訓，可在澳門（線上或現場）進行，目標對象為中階的AI工程師、機器學習研究人員和開發者，他們希望能在實際應用中建立和實施Agentic AI系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解Agentic AI系統的核心原則。
• 實作能夠自主推理和行動的AI代理。
• 將Agentic AI與API和第三方服務整合。
• 優化多代理互動以處理複雜任務。
• 應對Agentic AI中的倫理、安全性和可擴展性挑戰。

本次由讲师指导的澳門（线上或线下）培训，旨在帮助医疗保健专业人士和研究人员利用ChatGPT来提升患者护理、优化工作流程，并改善医疗保健成果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基本原理及其在医疗保健中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗保健流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医疗信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望利用邊緣 AI 提供創新醫療保健解決方案的中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師和 AI 開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解邊緣 AI 在醫療保健中的作用和優勢。
• 在醫療保健應用的邊緣設備上開發和部署 AI 模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣 AI 解決方案。
• 使用邊緣 AI 設計和部署患者監護系統。
• 解決醫療保健 AI 應用程式中的道德和監管考慮因素。

這是由講師指導的線下或線上培訓，針對中高級醫療AI開發者和數據科學家，旨在使用結構化和非結構化醫療數據，微調模型以進行臨床診斷、疾病預測和患者結果預測。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷（EMRs）、影像和時間序列數據的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療情境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 在模型開發中解決隱私、偏見和法規合規問題。
• 在實際醫療環境中部署和監控微調後的模型。

Generative AI 是一種基於提示和數據生成新內容（如文本、圖像和推薦）的技術。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初級到中級醫療保健專業人員，旨在幫助他們使用生成式AI和提示工程，以提高醫療環境中的效率、準確性和溝通能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解生成式AI和提示工程的基礎知識。
• 應用AI工具簡化臨牀、行政和研究任務。
• 確保在醫療保健中安全、合規地使用AI。
• 優化提示以獲得一致且準確的結果。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 實踐練習和案例分析。
• 動手實驗AI工具。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

這種由講師指導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望在醫療保健環境中瞭解和應用生成式人工智慧的初級到中級醫療保健專業人員、數據分析師和政策制定者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 解釋生成式 AI 在醫療保健領域的原理和應用。
• 確定生成式 AI 增強藥物發現和個人化醫療的機會。
• 利用生成式 AI 技術進行醫學成像和診斷。
• 評估人工智慧在醫療環境中的倫理影響。
• 制定將人工智慧技術整合到醫療保健系統中的戰略。

這個在澳門 (線上或線下) 進行的由講師主導的現場培訓旨在讓中級到高級的醫療保健專業人員、醫學研究人員和希望在醫療診斷和醫療保健應用中應用多模態人工智能的人工智能開發人員參加。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解多模態人工智能在現代醫療保健中的作用。
• 整合用於人工智能驅動診斷的結構化和非結構化醫療數據。
• 應用人工智能技術分析醫療影像和電子健康紀錄。
• 開發疾病診斷和治療建議的預測模型。
• 實施語音和自然語言處理 (NLP) 以進行醫療筆記和病人互動。

此面向中级医疗保健专业人员和希望利用提示工程技术改善医疗工作流程、研究效率和患者结果的 AI 开发人员的以讲师为主导的现场培训旨在满足他们的需求。此培训在 澳門（在线或现场）进行。 培训结束时，参与者将能够：

• 了解医疗保健领域提示工程的基础知识。
• 在临床文档和患者互动中使用 AI 提示。
• 利用 AI 进行医学研究和文献审查。
• 通过 AI 驱动的提示增强药物发现和临床决策。
• 确保医疗保健 AI 中的监管和伦理标准的合规性。