多模態人工智慧於醫療保健培訓

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。

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。

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。

這堂在 澳門（線上或線下）進行的講師指導即時培訓，針對希望使用開源框架構建自定義多模態 AI 模型的進階級 AI 開發者、機器學習工程師及研究人員。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解多模態學習與數據融合的基礎知識。
• 使用 DeepSeek、OpenAI、Hugging Face 和 PyTorch 實現多模態模型。
• 優化並微調用於文字、影像和音訊整合的模型。
• 在實際應用中部署多模態 AI 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。

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。