Ollama 在醫療保健領域的應用培訓

這門進階由講師帶領的訓練，針對 香港，
專注於診斷、測試和評估本地 Ollama 部署。
內容涵蓋系統性除錯、穩健的評估管道、可觀察性，
以及自動化 CI/CD 整合，
以確保生產環境的可靠性與運營準備。

透過在香港進行的導師帶教培訓，探索醫療領域的智能體AI。學習為臨床用途設計、評估並治理智能體工作流。學員將透過實操實驗與情境演練，構建檢索增強智能體、應用護欄並掌握治理方法。

本課程由講師主導，提供香港（線上或線下）培訓，面向希望實施AI驅動的醫療解決方案的中級到高級醫療專業人員和AI開發者。

通過本課程，學員將能夠：

• 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。
• 確保符合醫療法規和倫理AI實踐。

本課程爲講師主導的培訓，在香港（線上或線下）進行，面向希望將AI和AR/VR解決方案應用於醫療培訓、手術模擬和康復的中級醫療專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI在增強醫療AR/VR體驗中的作用。
• 使用AR/VR進行手術模擬和醫療培訓。
• 在患者康復和治療中應用AR/VR工具。
• 探討AI增強醫療工具中的倫理和隱私問題。

本次由讲师指导的香港（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。

本課程由講師主導，提供香港（線上或線下）培訓，旨在幫助醫療健康專業人士和研究人員利用ChatGPT提升患者護理、簡化工作流程並改善醫療健康結果。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解ChatGPT的基礎知識及其在醫療健康中的應用。
• 利用ChatGPT自動化醫療健康流程和互動。
• 使用ChatGPT爲患者提供準確的醫學信息和支持。
• 應用ChatGPT進行醫學研究和分析。

本課程由講師主導，提供香港（線上或線下）培訓，面向中級醫療專業人員、生物醫學工程師和人工智能開發者，旨在利用邊緣人工智能開發創新醫療解決方案。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解邊緣人工智能在醫療中的作用和優勢。
• 爲醫療應用開發和部署邊緣設備上的人工智能模型。
• 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣人工智能解決方案。
• 使用邊緣人工智能設計和部署患者監護系統。
• 處理醫療人工智能應用中的倫理和法規問題。

本課程爲講師指導的香港（線上或線下）培訓，面向中高級醫療AI開發者和數據科學家，旨在幫助他們微調模型，用於臨牀診斷、疾病預測和患者結果預測，使用結構化和非結構化醫療數據。

培訓結束後，學員將能夠：

• 在包括電子病歷、影像和時間序列數據在內的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療環境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮。
• 解決模型開發中的隱私、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。

此教師帶領的培訓課程位於香港，旨在賦予醫療專業人員運用生成式AI與提示工程處理臨床任務的技能。學習者將能簡化工作流程，確保倫理合規，並優化AI生成的內容，以獲得準確的醫療結果。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初級到中級醫療保健專業人員、數據分析師和政策制定者，旨在幫助他們理解和應用生成式AI在醫療保健領域的應用。

通過本培訓，學員將能夠：

• 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。
• 運用生成式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。

透過這門在 香港 舉行的線上培訓，探索 LangGraph 在醫療領域的應用，專為中級到高級專業人員設計。學習設計具有狀態的合規工作流程，整合 FHIR 和 SNOMED CT 等標準，並應對監管環境中的道德和運營挑戰。

本次由講師指導的培訓在香港（線上或線下）面向中級到高級醫療專業人員、醫學研究人員和AI開發者，旨在幫助他們在醫療診斷和醫療應用中應用多模態AI。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 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，用於醫療轉錄和患者互動。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級醫療專業人員和AI開發者，旨在利用提示工程技術提升醫療工作流程、研究效率和患者結果。

課程結束後，學員將能夠：

• 瞭解醫療領域提示工程的基礎知識。
• 使用AI提示進行臨牀文檔和患者互動。
• 利用AI進行醫學研究和文獻綜述。
• 通過AI驅動的提示增強藥物發現和臨牀決策。
• 確保醫療AI符合法規和倫理標準。

此課程為香港的線上/線下講師授課培訓，內容涵蓋在健康監控與診斷中部署TinyML解決方案。學員將學習為即時健康數據設計模型，針對低功耗可穿戴設備進行優化，並確保臨床可靠性。課程包含實作實驗室練習。