使用 Google Colab 進行醫療 AI培訓

此為講師引導的實體培訓（台灣，線上或線下），旨在幫助進階專業人員深化對機器學習模型的理解、改善超參數微調技巧，並學會如何有效利用 Google Colab 部署模型。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Scikit-learn、TensorFlow 等流行框架實作進階機器學習模型。
• 透過超參數微調最佳化模型效能。
• 在 Google Colab 中將機器學習模型部署至實際應用場景。
• 在 Google Colab 中協作並管理大規模機器學習專案。

This instructor-led, live training in 台灣 (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.

這門在台灣（線上或線下）進行的由講師主導的實時培訓，旨在針對希望將AI與AR/VR解決方案應用於醫學培訓、手術模擬和康復的初級到中級的醫療保健專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解AI在增強醫療保健領域AR/VR體驗中的作用。
• 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。
• 探討AI增強醫療工具中的倫理與隱私問題。

這項由講師主導的即時培訓 台灣（線上或線下）針對希望了解並應用 AI 技術於醫療環境中的中階醫療從業人員和數據科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 識別 AI 能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響。
• 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。
• 為醫學數據分析開發機器學習模型。

這門由導師指導的現場培訓（台灣，線上或線下）旨在幫助希望利用 ChatGPT 提升患者照護、簡化工作流程並改善醫療結果的醫療專業人員和研究者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解 ChatGPT 的基本原理及其在醫療領域的應用。
• 運用 ChatGPT 自動化醫療流程與患者互動。
• 使用 ChatGPT 為患者提供準確的醫療資訊和支持。
• 利用 ChatGPT 進行醫學研究和數據分析。

此培訓由講師帶領，並透過台灣（線上或線下）方式進行，目標受眾為希望利用邊緣人工智慧推動創新醫療保健解決方案的初級至中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師以及AI開發者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解邊緣AI在醫療保健領域的角色與優勢。
• 針對醫療保健應用程序，在邊端設備上開發並部署AI模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣AI解決方案。
• 設計並部署基於邊緣AI的患者監控系統。
• 處理醫療保健AI應用中的道德與監管考量。

此於台灣（線上或線下）舉辦、由講者主導的現場培訓，目標受眾為希望利用結構化和非結構化醫療數據，針對臨床診斷、疾病預測及患者結果預測進行模型微調的中級至高級醫學AI開發者和數據科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在包含電子病歷（EMRs）、影像和時間序列數據的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療情境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 解決模型開發中的隱私、偏見及合規性問題。
• 在現實世界的醫療環境中部署並監控微調後的模型。

這門在台灣（線上或線下）舉行的講師主導實時培訓，旨在幫助初級至中級水平的醫療從業者、數據分析師和政策制定者，理解並應用生成式AI於醫療領域。

參加完本課程後，學員將能夠：

• 闡述生成式AI在醫療保健中的原理與應用
• 識別利用生成式AI提升藥物研發和個人化醫療的機會
• 運用生成式AI技術於醫學影像及診斷領域
• 評估AI在醫療環境中的倫理影響
• 制定將AI技術整合到醫療保健體系中的策略

這門在台灣（線上或線下）進行的現場教學培訓，主要目標受眾為希望將多模態人工智慧應用於醫療診斷和健康照護應用的初級至高級健康專業人員、醫學研究人員及人工智慧開發者。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解多模態人工智慧在现代健康照護中的角色。
• 整合結構化與非結構化醫療數據，以實現人工智慧驅動的診斷。
• 應用人工智慧技術分析醫學影像及電子健康紀錄。
• 開發用於疾病診斷和治療建議的預測模型。
• 實施語音和自然語言處理（NLP），以進行醫療錄入和病患互動。

這門在 台灣 舉行的實時培訓課程，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，根據特定任務自訂模型，並在安全的醫療環境中確保嚴格的數據隱私和法規合規。

這種由講師主導的現場培訓在台灣（線上或線下）針對希望利用提示工程技術來改善醫療工作流程、研究效率和患者結果的中級醫療專業人員和AI開發者。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 理解醫療保健領域中提示工程的基本原理。
• 使用AI提示進行臨床文檔和患者互動。
• 利用AI進行醫學研究和文獻回顧。
• 通過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的監管和道德標準。

這門在 台灣 領域進行的講師主導式現場訓練，涵蓋為健康監測與診斷實施TinyML解決方案。參與者將學習設計即時健康數據模型、針對低功耗穿戴式裝置進行優化，並確保臨床可靠性。課程包含實務實驗演練。