醫療領域的Prompt Engineering培訓

Agentic AI 是一種方法，使AI系統能夠在定義的約束條件下進行規劃、推理並採取工具使用行動，以實現目標。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級水平的醫療和數據團隊，旨在爲臨牀和操作用例設計、評估和治理Agentic AI解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 解釋醫療環境中的Agentic AI概念和約束。
• 設計具有規劃、記憶和工具使用的安全代理工作流程。
• 構建基於臨牀文檔和知識庫的檢索增強代理。
• 通過護欄和人工干預控制來評估、監控和治理代理行爲。

課程形式

• 互動講座和引導討論。
• 在沙盒環境中進行指導實驗和代碼演練。
• 基於場景的安全、評估和治理練習。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本次由講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向中高級醫療專業人員和AI開發者，旨在幫助他們實施AI驅動的醫療解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解AI代理在醫療和診斷中的作用。
• 開發用於醫學圖像分析和預測診斷的AI模型。
• 將AI與電子健康記錄（EHR）和臨牀工作流程集成。
• 確保遵守醫療法規和AI倫理實踐。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训面向中级医疗保健专业人员，旨在帮助他们应用AI和AR/VR技术于医疗培训、手术模拟和康复领域。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI在增强医疗AR/VR体验中的作用。
• 使用AR/VR进行手术模拟和医疗培训。
• 在患者康复和治疗中应用AR/VR工具。
• 探讨AI增强医疗工具中的伦理和隐私问题。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗保健专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab进行高级医疗保健应用的人工智能技术。

通过本次培训，参与者将能够：

• 使用Google Colab实现医疗保健领域的AI模型。
• 利用AI进行医疗数据的预测建模。
• 使用AI驱动的技术分析医学图像。
• 探讨基于AI的医疗解决方案中的伦理问题。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級醫療專業人員和數據科學家，旨在幫助他們理解並應用AI技術在醫療環境中。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 識別AI可以解決的關鍵醫療挑戰。
• 分析AI對患者護理、安全和醫學研究的影響。
• 理解AI與醫療商業模式之間的關係。
• 將基本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。

本次由讲师指导的台灣（线上或线下）培训，旨在帮助医疗保健专业人士和研究人员利用ChatGPT来提升患者护理、优化工作流程，并改善医疗保健成果。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ChatGPT的基本原理及其在医疗保健中的应用。
• 利用ChatGPT自动化医疗保健流程和互动。
• 使用ChatGPT为患者提供准确的医疗信息和支持。
• 应用ChatGPT进行医学研究和分析。

本課程爲講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望利用Edge AI開發創新醫療解決方案的中級醫療專業人員、生物醫學工程師和AI開發者。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解Edge AI在醫療領域的作用和優勢。
• 在邊緣設備上開發和部署用於醫療應用的AI模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施Edge AI解決方案。
• 設計和部署基於Edge AI的患者監護系統。
• 解決醫療AI應用中的倫理和監管問題。

這是由講師指導的線下或線上培訓，針對中高級醫療AI開發者和數據科學家，旨在使用結構化和非結構化醫療數據，微調模型以進行臨床診斷、疾病預測和患者結果預測。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷（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。
• 在模型開發中解決隱私、偏見和法規合規問題。
• 在實際醫療環境中部署和監控微調後的模型。

生成式AI是一種基於提示和數據創建新內容（如文本、圖像和推薦）的技術。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用生成式AI和提示工程來提高醫療環境中效率、準確性和溝通能力的初級到中級醫療專業人員。

在本課程結束時，參與者將能夠：

• 理解生成式AI和提示工程的基礎知識。
• 應用AI工具簡化臨牀、行政和研究任務。
• 確保在醫療保健中符合倫理、安全且合規地使用AI。
• 優化提示以獲得一致且準確的結果。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實踐練習與案例分析。
• AI工具的動手實驗。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向初級至中級醫療保健專業人員、數據分析師和政策制定者，旨在幫助他們理解並應用生成式AI於醫療保健領域。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 解釋生成式AI在醫療保健中的原理和應用。
• 識別生成式AI在藥物發現和個性化醫療中的機會。
• 利用生成式AI技術進行醫學影像和診斷。
• 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系統中的策略。

LangGraph 支持由 LLM 驅動的有狀態、多參與者工作流，並能精確控制執行路徑和狀態持久化。在醫療領域，這些功能對於合規性、互操作性以及構建符合醫療工作流的決策支持系統至關重要。

本次講師主導的培訓（線上或線下）面向中高級專業人員，旨在幫助他們設計、實施和管理基於 LangGraph 的醫療解決方案，同時應對監管、道德和操作挑戰。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計符合合規性和可審計性的醫療專用 LangGraph 工作流。
• 將 LangGraph 應用與醫療本體和標準（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感環境中應用可靠性、可追溯性和可解釋性的最佳實踐。
• 在醫療生產環境中部署、監控和驗證 LangGraph 應用。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 基於真實案例的實踐練習。
• 在即時實驗環境中進行實施實踐。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向中高級醫療專業人士、醫學研究人員和AI開發者，旨在幫助他們將多模態AI應用於醫學診斷和醫療應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解多模態AI在現代醫療中的作用。
• 整合結構化和非結構化醫療數據，用於AI驅動的診斷。
• 應用AI技術分析醫學影像和電子健康記錄。
• 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）技術，用於醫學轉錄和患者互動。

本次由講師主導的台灣（線上或線下）培訓，面向從初學者到高級開發者和研究人員，旨在幫助他們設計有效的提示，以引導ChatGPT生成所需的響應。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解針對ChatGPT等AI模型的提示工程原則。
• 設計能夠有效引導AI生成預期結果的提示。
• 在提示設計中應用倫理考量。
• 預見並適應AI交互的不斷變化。

本次由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望利用提示詞生成令人印象深刻的逼真文本和圖像的AI從業者和愛好者。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 紮實掌握提示詞工程的概念。
• 爲ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E 2、Leonardo AI和MidJourney編寫準確且有效的提示詞。
• 使用提示詞工程的最新工具和技術生成超逼真的文本和圖像。
• 使用AI驅動的提示詞工程工具自動化提示詞生成。
• 將提示詞工程應用於各種用例。
• 將提示詞工程融入自己的項目和工作流程中。

這種以講師為主導的台灣（在線或現場）現場培訓面向希望利用人工智慧增強視覺製作的中級視覺內容創作者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 製作詳細的提示以生成複雜的圖像。
• 了解影響視覺 AI 輸出的語言細微差別。
• 將提示工程技術應用於各種形式的視覺媒體。
• 評估和優化 AI 生成的圖像，以滿足生產標準。