Ollama-applikasjoner innen helsevesenet Treningskurs

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation er en dyptgående kurs som fokuserer på diagnostisering, testing og måling av modelloppførsel når man kjører lokale eller private Ollama-utplasseringer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-ingeniører, ML Ops-profesjonelle og QA-praktikanter som ønsker å sikre pålitelighet, troverdighet og operativ beredskap for Ollama-baserte modeller i produksjon.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Utføre systematisk feilsøking av Ollama-vertsmodeller og reproducere feilmåter pålitelig.
• Utforme og gjennomføre robuste vurderingsskjemaer med kvantitative og kvalitative målinger.
• Implementere observabilitet (logger, spor, målinger) for å overvåke modellhelse og drift.
• Automatisere testing, validering og regressjonssjekker integrert i CI/CD-pipeline.

Formatet på kurset

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Pratisk laboratoriearbeid og feilsøkningsøvelser ved bruk av Ollama-utplasseringer.
• Tilfelleundersøkelser, gruppefeilsøkningsøkter og automatiseringsverksteder.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

Agentic AI er en tilnærming hvor AI-systemer planlegger, resonnerer og tar verktøybaserte handlinger for å oppnå mål innenfor definerte begrensninger.

Denne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-heltidshelse- og datalag som ønsker å designe, evaluere og styre agentic AI-løsninger for kliniske og operative bruksområder.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forklare agentic AI-konsepter og begrensninger i helsekontekster.
• Designe sikre agentarbeidsflater med planlegging, hukommelse og verktøybruk.
• Bygge tilbakekallelsesforsterkede agenter over kliniske dokumenter og kunnskapsbaser.
• Evaluere, overvåke og styre agentatferd med beskyttelsesstenger og menneske-in-the-loop-kontroller.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og fasilitert diskusjon.
• Veiledede laboratorier og kodegå-through i en sandbox-miljø.
• Scenariebaserte øvelser om sikkerhet, evaluering og styring.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset utdanning for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å implementere AI-drevne helseløsninger.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Få innsikt i rollen til AI-agenter innen helsevesen og diagnostikk.
• Utvikle AI-modeller for analyse av medisinske bilder og prediktiv diagnostikk.
• Integrere AI med elektroniske pasientjournaler (EPJ) og kliniske arbeidsprosesser.
• Sikre overholdelse av helseforskrifter og etisk bruk av AI.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås helsevesenfagfolk som ønsker å bruke AI- og AR/VR-løsninger for medisinsk trening, kirurgisk simulering og rehabilitering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen AI har i å forbedre AR/VR-erfaringer i helsevesenet.
• Bruke AR/VR til kirurgisk simulering og medisinsk trening.
• Anvende AR/VR-verktøy i pasientrehabilitering og terapi.
• Utforske etiske og personvernspørsmål ved AI-forbedrede medisinske verktøy.

Dette underviserledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforskere og helsevesenprofesjonelle som ønsker å nyte godt av AI for avanserte helsevesensapplikasjoner ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-modeller for helsevesen ved hjelp av Google Colab.
• Bruke AI for prediktiv modellering i helsevesensdata.
• Analysere medisinske bilder ved hjelp av AI-drevne teknikker.
• Utforske etiske overvegelser i AI-baserte helsevesensløsninger.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsepersonell og datavitere som ønsker å forstå og bruke AI-teknologier i helsemiljøer.

Ved fullføring av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifisere hovedutfordringer innen helsevesen som AI kan løse.
• Analysere AI’s innvirkning på pasientbehandling, sikkerhet og medisinsk forskning.
• Forstå forholdet mellom AI og helsevesens forretningsmodeller.
• Bruke grunnleggende AI-konsepter i helsescenarier.
• Utvikle maskinlæringsmodeller for medisinsk dataanalyse.

Denne instruktørlastede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helseyrkere og forskere som ønsker å bruke ChatGPT for å forbedre pasientomsorgen, optimere arbeidsflyt og forbedre helseutfall.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsippene i ChatGPT og dets anvendelser innen helsevesenet.
• Bruke ChatGPT til å automatisere helseprosesser og interaksjoner.
• Gi nøyaktig medisinsk informasjon og støtte til pasienter ved hjelp av ChatGPT.
• Anvende ChatGPT for medisinsk forskning og analyse.

Dette undervisningsbaserte, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsefagsfolk, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsevesen-løsninger.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelen med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og implementere AI-modeller på edge-enheter for helsevesen-applikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i barneledd og diagnostiske verktøy.
• Designe og implementere pasientoversiktssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overvegelser i helsevesen-AI-applikasjoner.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellem- og avansertnivå medisinske AI-utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å finjustere modeller for klinisk diagnostikk, sykdomsprediksjon og pasientutfallsvurdering ved bruk av strukturerte og ustrukturerte medisinsk data.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Finjustere AI-modeller på helsevesendatasett inkludert EMRs, bilder og tidsrekke-data.
• Bruke transfer learning, domeneadaptasjon og modellkomprimering i medisinske kontekster.
• Behandle privatlivsvern, forvrinskelse og reguleringsmessig overholdelse i modellutvikling.
• Dyrke og overvåke finjusterte modeller i sanntidshelsevesenmiljøer.

Generative AI er en teknologi som skaper ny innhold som tekst, bilder og anbefalinger basert på instruksjoner og data.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke generativ AI og prompt engineering for å forbedre effektivitet, nøyaktighet og kommunikasjon i medisinske sammenhenger.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for generativ AI og prompt engineering.
• Bruke AI-verktøy for å effektivisere kliniske, administrative og forskningsoppgaver.
• Sikre etisk, trygt og samsvarende bruk av AI i helsevesenet.
• Optimalisere instruksjoner for å oppnå konsistente og nøyaktige resultater.

Kursets format

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Praktiske øvelser og case-studier.
• Praktisk eksperimentering med AI-verktøy.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å bestille en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live- kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell på begynner- til mellomnivå, dataanalytikere og beslutningstakere som ønsker å forstå og anvende generativ AI i en helsevesenkontekst.

Etter dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forklare prinsippene og anvendelsene av generativ AI i helsevesenet.
• Identifisere muligheter for generativ AI til å forbedre legemiddelutvikling og personlig medisin.
• Bruke teknikker innen generativ AI for medisinsk bildebehandling og diagnostikk.
• Vurdere etiske implikasjoner av AI i medisinske sammenhenger.
• Utvikle strategier for integrering av AI-teknologier i helsevesenssystemer.

LangGraph muliggjør tilstandsbaserte, multi-aktorarbeidsfløter drevet av LLMs med presis kontroll over utførelsespåer og tilstandspersistens. I helsevesenet er disse evnene avgjørende for overholdelse av forskrifter, interoperabilitet og opprettelse av beslutningsstøttesystemer som samordnes med medisinske arbeidsfløter.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagfolk som ønsker å designe, implementere og administrere LangGraph-baserte helsevesenløsninger mens de møter regulerings-, etiske og operative utfordringer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe helsevesen-spesifikke LangGraph-arbeidsfløter med overholdelse og auditering i tankene.
• Integrere LangGraph-applikasjoner med medisinske ontologier og standarder (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Bruke beste praksis for pålitelighet, sporbarhet og forklarbarhet i sensitive miljøer.
• Utplassere, overvåke og validere LangGraph-applikasjoner i helsevesensproduksjonsmiljøer.

Format på kurset

• Interaktive forelesninger og diskusjoner.
• Hender-på øvelser med virkelige tilfeller.
• Implementeringsøvelser i et live-labmiljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, medisinske forskere og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å anvende multimodal AI i medisinske diagnostikk og helseapplikasjoner.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå rollen til multimodal AI i moderne helsevesen.
• Integrere strukturerte og ustrukturerte medisinske data for AI-drevne diagnostikker.
• Bruke AI-teknikker for å analysere medisinske bilder og elektroniske helserekorder.
• Utvikle prediktive modeller for sykdomsdiagnostikk og behandlingsanbefalinger.
• Implementere tale- og naturlig språkbehandling (NLP) for medisinsk transkripsjon og pasientinteraksjon.

Dette instruktørløppede, live-treningen i Norge (online eller plassert) er rettet mot mellomnivå helseprofesjonelle og AI-utviklere som ønsker å utnytte prompt engineering-teknikker for å forbedre medisinske arbeidsprosesser, forskningseffektivitet og pasientresultater.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prompt engineering i helsevesenet.
• Bruke AI-prompts for klinisk dokumentasjon og pasientinteraksjoner.
• Utnytte AI for medisinsk forskning og litteraturgjennomgang.
• Forbedre legemiddeldisponering og kliniske beslutningsprosesser med AI-styrt prompts.
• Sikre overholdelse av reguleringer og etiske standarder for AI i helsevesenet.

TinyML er integreringen av maskinlæring i low-power, ressursbegrensete dråpebare og medisinske enheter.

Dette instruktørledede live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåbrukere som ønsker å implementere TinyML-løsninger for helseovervåking og diagnosapplikasjoner.

Etter gjennomført trening vil deltakerne kunne:

• Designe og distribuere TinyML-modeller for sanntids helsedata-behandling.
• Samle inn, forbehandle og tolke biosensor-data for AI-drevne innsikter.
• Optimer modeller for low-power og minnesvarte dråpebare enheter.
• Vurdere klinisk relevans, pålitelighet og sikkerhet av TinyML-drevne utdata.

Kursformat

• Foredrag som støttes av live-demonstrasjoner og interaktiv diskusjon.
• Håndleggende øvelser med dråpebar enhetsdata og TinyML-rammeverk.
• Implementeringsøvelser i en veiledet laboratoriemiljø.

Kursjusteringsoptions

• For tilpasset trening som aligner med spesifikke helseenheter eller regulatoriske arbeidsflyter, vennligst kontakt oss for å tilpasse programmet.