Multimodal AI for Healthcare培訓
Multimodal AI 以醫療保健為中心的多模式AI集成了多種數據源——例如醫學成像、電子健康記錄 (EHR)、基因組數據和患者語音輸入——以增強診斷、治療建議和預測分析。
這門由講師主導的現場培訓(在線或現場)旨在讓中級到高級醫療保健專業人員、醫學研究人員和希望在醫學診斷和醫療保健應用中應用多模態AI的AI開發人員參加。
完成本次培訓後,參與者將能夠:
- 了解多模態AI在現代醫療保健中的作用。
- 整合結構化和非結構化醫療數據,進行AI驅動的診斷。
- 應用AI技術分析醫學影像和電子健康紀錄。
- 為疾病診斷和治療建議開發預測模型。
- 實施醫療錄 transcription 和患者互動的語音和自然語言處理(NLP)。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在現場實驗室環境中進行實際操作。
課程定制選項
- 要請求定制的培訓課程,請聯繫我們安排。
課程簡介
醫療保健入門Multimodal AI
- 醫學診斷中 AI 應用的概述
- 醫療數據類型:結構化數據 vs. 非結構化數據
- 以 AI 為驅動的醫療保健中的挑戰和道德考量
醫學影像學和人工智能
- 醫學影像格式介紹 (DICOM、PACS)
- X 光、MRI 和 CT 掃描分析的深度學習
- 案例研究:基於 AI 的放射科疾病檢測
Electronic健康記錄(EHR)和人工智能
- 處理和分析結構化醫療記錄
- 對於非結構化臨床筆記Natural Language Processing (NLP)
- 對病人結果進行預測建模
診斷的多模態整合
- 結合醫學影像學、電子健康記錄和基因組數據
- 以 AI 驅動的決策支持系統
- 案例研究:使用多模態 AI 進行癌症診斷
醫療保健中的語音和 NLP 應用
- 醫療轉錄的語音識別
- 用於患者互動的 AI 驅動的聊天機器人
- 臨床文檔自動化
醫療保健領域的Predictive Analytics人工智能
- 早期疾病檢測和風險評估
- 個性化治療建議
- 案例研究:用於慢性病管理的 AI 驅動預測模型
在醫療系統中部署 AI 模型
- 數據預處理和模型訓練
- 醫院實時 AI 實施
- 在醫療環境中部署 AI 的挑戰
法規和倫理考量
- AI 符合醫療保健法規 (HIPAA, GDPR)
- 醫療 AI 模型中的偏見和公平性
- 在醫療保健中負責任的 AI 部署的最佳實踐
以 AI 驅動的醫療保健的未來趨勢
- 診斷用多模態 AI 的進展
- 個性化醫療的新興 AI 技術
- AI 在醫療保健和遠程醫療未來中的作用
總結和結論
最低要求
- 了解人工智能和機器學習的基本原則
- 醫療數據格式的基本知識(DICOM、EHR、HL7)
- 對Python編程和深度學習框架的經驗
受眾
- 醫療保健專業人員
- 醫學研究人員
- 醫療行業的AI開發人員
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態學習和數據融合的基本原理。
- 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch實現多模態模型。
- 針對文本、圖像和音頻集成優化和微調模型。
- 在實際應用中部署多模態AI模型。
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這個培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智慧的基本概念及其對人機互動的影響。
- 使用 AI 驅動的輸入方法設計和原型設計多模態接口。
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- 評估多模態系統的有效性和可用性。
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- 實現文本、圖像和音頻應用程序的DeepSeek多模態AI。
- 開發整合多種數據類型以獲取更豐富見解的AI解決方案。
- 優化和調整DeepSeek模型,以進行跨模態學習。
- 將多模態AI技術應用於行業實際用例。
Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing
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培训结束时,参与者将能够:
- 了解多模态人工智能在工业自动化中的作用。
- 将传感器数据、图像识别和实时监控集成到智能工厂中。
- 通过人工智能驱动的数据分析实现预测性维护。
- 针对缺陷检测和质量保证应用计算机视觉。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智能在語言處理中的基本原理。
- 使用人工智能模型處理和翻譯語音、文本和圖像。
- 使用人工智能驅動的API和框架實現實時翻譯。
- 將人工智能驅動的翻譯集成到商業應用程序中。
- 分析人工智能驅動的語言處理中的倫理考慮。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解多模態 AI 及其應用的原理。
- 實施數據融合技術以組合不同類型的數據。
- 構建和訓練可以處理視覺、文本和聽覺資訊的模型。
- 評估多模態 AI 系統的性能。
- 解決與多模態數據相關的道德和隱私問題。
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21 時間:這種以講師為主導的現場培訓澳門(在線或現場)面向希望學習如何將多模態 AI 應用於各種形式的內容創作的中級內容創作者、數位藝術家和媒體專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 AI 工具增強音樂和視頻製作。
- 使用 AI 生成獨特的視覺藝術和設計。
- 創建互動式多媒體體驗。
- 瞭解人工智慧對創意產業的影響。
Multimodal AI for Finance
14 時間:這項由講師主導的現場培訓在澳門(在線或現場)旨在讓中級金融專業人員、數據分析師、風險管理人員和AI工程師利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測。
參加培訓後,參加者將能夠:
- 了解多模態AI在金融風險管理中的應用。
- 分析結構化和非結構化的金融數據以進行欺詐檢測。
- 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
- 利用NLP和計算機視覺技術進行金融文件分析。
- 在現實世界的金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。
Multimodal AI in Robotics
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在機器人系統中實現多模態感測。
- 開發用於感測器融合和決策的 AI 演算法。
- 創建可以在動態環境中執行複雜任務的機器人。
- 解決即時數據處理和執行方面的挑戰。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態 AI 如何增強虛擬助手。
- 在 AI 驅動的助手中整合語音、文本和圖像處理。
- 構建具有語音和視覺能力的互動式對話代理。
- 利用語音識別、NLP 和計算機視覺的 API。
- 為客戶支持和用户互動實施 AI 驅動的自動化。
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21 時間: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多模態 AI 設計和實現能夠理解和處理各種形式的輸入的使用者介面的中級 UX/UI 設計師和前端開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計可提高用戶參與度的多模式介面。
- 將語音和視覺識別整合到 Web 和行動應用程式中。
- 利用多模態數據創建自適應和回應式UI。
- 了解用戶數據收集和處理的道德考慮。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態AI及其應用的基本原理。
- 為文本、圖像、音頻和視頻生成設計和優化提示。
- 利用GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision等多模態AI平台的API。
- 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。