使用 Google Colab 進行醫療保健領域的 AI 應用培訓

本課程為由導師帶領的實作訓練，在 澳門 進行（可選擇線上或線下），旨在協助進階專業人士深化對機器學習模型的理解，提升超參數調校的技能，並學習如何有效利用 Google Colab 部署模型。

完成培訓後，學員將能夠：

• 使用 Scikit-learn 和 TensorFlow 等流行框架實現進階機器學習模型。
• 透過超參數調校最佳化模型效能。
• 利用 Google Colab 在真實世界應用程式中部署機器學習模型。
• 在 Google Colab 上協作並管理大規模機器學習專案。

自主型AI是一種方法，其中AI系統在定義的約束條件下規劃、推理並使用工具來達成目標。

這項由講師指導的實時培訓（線上或線下）旨在為希望設計、評估和管理臨床及營運用例的自主型AI解決方案的中階醫療和數據團隊提供指導。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 解釋醫療環境中的自主型AI概念與約束條件。
• 設計具有規劃、記憶和使用工具功能的安全代理工作流程。
• 構建覆蓋臨床文件和知識庫的檢索增強代理。
• 使用防護措施和人機協作控制來評估、監控和管理代理行為。

課程格式

• 互動式講座和引導討論。
• 沙盒環境中的指導實驗室和代碼 walkthrough。
• 針對安全、評估和治理的情景模擬練習。

課程定制選項

• 如需為本課程申請定制化培訓，請聯繫我們安排。

This instructor-led, live training in 澳門 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level healthcare professionals and AI developers who wish to implement AI-driven healthcare solutions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI agents in healthcare and diagnostics.
• Develop AI models for medical image analysis and predictive diagnostics.
• Integrate AI with electronic health records (EHR) and clinical workflows.
• Ensure compliance with healthcare regulations and ethical AI practices.

這種由講師指導的實時培訓在澳門（線上或線下）旨在針對希望將AI和AR/VR解決方案應用於醫學培訓、手術模擬及康復的中級醫療專業人士。

在完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解AI在增強醫療領域中AR/VR體驗的角色。
• 使用AR/VR進行手術模擬和醫學培訓。
• 將AR/VR工具應用於患者康復和治療。
• 探索AI增強醫療工具中的倫理與隱私問題。

此為由導師主導的現場實作培訓，在澳門（線上或線下）進行，適合希望了解並應用AI技術於醫療環境的初階至中階醫療專業人員及數據科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 識別AI可解決的關鍵醫療挑戰。
• 分析AI對患者照護、安全及醫學研究的影响。
• 理解AI與醫療商業模式之間的關係。
• 將基礎AI概念應用於醫療場景。
• 開發用於醫療數據分析的機器學習模型。

這門在澳門（線上或線下）舉辦的講師指導即時培訓，面向希望利用ChatGPT提升病患照護、簡化工作流程並改善醫療成果的醫療專業人員和研究者。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 了解ChatGPT的基本原理及其在醫療領域的應用。
• 利用ChatGPT自動化醫療流程和互動。
• 使用ChatGPT向患者提供準確的醫療資訊和支援。
• 將ChatGPT應用於醫學研究和分析。

此由講師引導的即時培訓在澳門（線上或線下）進行，適合初級至中級醫療專業人員、生醫工程師及希望利用邊緣AI進行創新醫療方案解決方案的AI開發人員。

完成本培訓後，參加者將能夠：

• 理解邊緣AI在醫療保健中的角色與益處。
• 為醫療應用在邊緣裝置上開發並部署AI模型。
• 在穿戴式裝置和診斷工具中實施邊緣AI解決方案。
• 設計並部署使用邊緣AI的病人監測系統。
• 處理醫療保健AI應用中的倫理與法規考量。

這門由講師指導的現場培訓澳門（線上或線下）旨在為中級至高級醫療AI開發者和數據科學家提供臨床診斷、疾病預測及患者預後預測的微調技能，使用結構化和非結構化醫療數據。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷、影像和時間序列數據的醫療保健數據集上微調AI模型。
• 在醫療背景下應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 解決模型開發中的隱私、偏差和監管合規問題。
• 在現實世界的醫療保健環境中部署和監控微調後的模型。

生成式人工智慧是一種基於提示和數據創造新內容（如文本、圖像和推薦）的技術。

本課程為由講師主導的現場培訓（線上或線下）。對象為初級至中級醫療專業人士，旨在協助他們運用生成式人工智慧及提示工程，提升醫療場景中的效率、準確性與溝通能力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解生成式人工智慧與提示工程的基礎概念。
• 運用人工智慧工具簡化臨床、行政及研究工作。
• 確保醫療領域中人工智慧的倫理、安全及合規使用。
• 優化提示語以獲得一致且準確的結果。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 實踐練習與案例研究。
• 使用人工智慧工具的實作體驗。

課程客製化選項

• 如需為此課程申請客製化培訓，請聯繫我們以進行安排。

這堂由導師親自指導的培訓，地點在 澳門（線上或線下），旨在為初級至中級的醫療專業人員、數據分析師及政策制定者提供指導，幫助他們理解並在醫療背景下應用生成式人工智慧。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 解釋生成式人工智慧在醫療領域的原理和應用。
• 識別利用生成式人工智慧提升藥物研發和個人化醫學的機會。
• 運用生成式人工智慧技術進行醫學影像和診斷。
• 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至醫療體系中的策略。

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

此課程由講師親自指導並提供澳門培訓（線上或線下），對象為希望將多模態人工智慧應用於醫學診斷及醫療保健應用的中高級醫療從業人員、醫學研究人員和人工智慧開發者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 了解多模態人工智慧在現代醫療保健中的角色。
• 整合結構化和非結構化醫學數據，以推動基於人工智慧的診斷。
• 運用人工智慧技術分析醫學影像和電子病歷。
• 開發用於疾病診斷和治療建議的預測模型。
• 實現語音處理和自然語言處理（NLP），以用於醫療文書處理及患者互動。

Ollama 是一個輕量級平台，用於在本地運行大型語言模型。

這項由講師引導的實時培訓（線上或線下）面向希望臨床和行政環境中部署、定制並運營基於 Ollama 的 AI 解決方案的初級醫療保健從業人員及 IT 團隊。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Ollama 以確保其在醫療環境中的安全使用。
• 將本地 LLMs 集成到臨床工作流程和管理流程中。
• 為醫療保健特定術語和任務定制模型。
• 應用隱私、安全和監管合規的最佳實踐。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實戰演示及引導練習。
• 在沙盒模擬的醫療環境中進行實際部署。

課程定制選項

• 如需為該課程提出定制培訓需求，請聯繫我們安排。

這門在澳門（線上或線下）進行的講師指導培訓，針對希望利用提示工程技術來優化醫療工作流程、提升研究效率和患者預後的中級醫療從業人員和AI開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解醫療保健中提示工程的基礎知識。
• 使用AI提示進行臨床文書工作和患者互動。
• 利用AI進行醫學研究和文獻回顧。
• 借助AI驅動的提示增強藥物研發和臨床決策。
• 確保符合醫療保健AI的法規和道德標準。

TinyML 是將機器學習整合至低功耗、資源有限的穿戴式設備和醫療器械中的技術。

此由講師引導的現場培訓（線上或線下）旨在為希望實施用於健康監測和診斷應用的微型機器學習解決方案的初級從業者而設。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設計並部署用於實時健康數據處理的 TinyML 模型。
• 收集、預處理並解讀生物感測器數據，以獲得 AI 驅動見解。
• 針對低功耗和記憶體受限的穿戴式裝置優化模型。
• 評估微型機器學習輸出在臨床相關性、可靠性和安全性方面的表現。

課程形式

• 講授輔以實時演示及互動討論。
• 透過穿戴式裝置數據和 TinyML 框架進行實踐操作。
• 在引導實驗室環境中實施練習。

課程自訂選項

• 如需與特定醫療設備或監管流程相匹配的定制培訓，請聯繫我們以定制程序。