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課程簡介
生成式AI簡介
- 理解AI和機器學習的基礎
- 深入探索生成模型
- 生成式AI在醫療保健領域的現狀
藥物研發中的生成式AI
- 利用AI加速藥物設計
- 案例研究:成功案例與挑戰
- 虛擬篩選和預測模型
透過生成式AI實現個人化醫療
- 運用AI定製治療方案
- 基因組學與AI:個人化的新時代
- AI驅動的個人化醫療中的倫理考量
醫學影像的進步
- 利用生成式AI增強診斷能力
- 3D醫學影像和AI重建技術
- 透過AI輔助成像改善患者預後
實際應用與未來方向
- 將生成式AI整合到臨床實踐中
- AI在患者護理和管理中的未來
- 期末項目:為醫療挑戰提出AI解決方案
倫理與社會影響
- 探索醫療保健領域AI的倫理格局
- 數據隱私、安全與治理
- 為未來做準備:政策與法規
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基本的機器學習概念理解
- 熟悉Python程式設計
- 擁有生物學和醫療保健系統的入門知識
受眾
- 醫療從業者
- 數據分析師
- 政策制定者
21 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
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一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
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