ChatGPT在醫療領域的應用培訓

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。

透過實用的實戰模組，探索AI如何徹底改變您的人事流程——從招聘到薪資核算與培訓。本培訓旨在賦能人事專業人員道德且有效地應用AI，從而提升效率、準確性及員工體驗。

為何值得參與？

• 掌握專為人事領域打造的實用AI技能
• 學會自動化並優化核心人事任務
• 理解道德應用與風險管理
• 為人事職能佈局未來發展

此課程由導師帶領，在 澳門（線上或線下）進行。適合具備中級水準的數據科學家與希望利用 Google Colab 實現進階醫療保健應用的人工智慧專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Google Colab 實現醫療保健領域的人工智慧模型。
• 利用人工智慧進行醫療數據預測建模。
• 運用 AI 驅動技術分析醫學影像。
• 探索基於 AI 的醫療保健解決方案中的倫理考量因素。

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。

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。

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。

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。

這門在 澳門 舉行的實地培訓，協助醫療專業人員和 IT 團隊部署 Ollama 以運行本地 LLM。學習如何將 AI 整合到臨床工作流程中，針對特定任務定製模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的数据隱私和法規遵循。

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。

本課程為 澳門 的授課式現場培訓，涵蓋用於健康監控和診斷的 TinyML 解決方案實現。學員將學習為實時健康數據設計模型，針對低功耗穿戴式裝置進行優化，並確保臨床可靠性。包含實操實驗室練習。