Kursus Pelatihan AI untuk Kesehatan menggunakan Google Colab

• Menyampaikan konsep dan batasan Agentic AI dalam konteks kesehatan.
• Mendesain alur kerja agent yang aman dengan perencanaan, memori, dan penggunaan alat.
• Membangun agent yang diperkuat penarikan atas dokumen klinis dan basis pengetahuan.
• Menilai, memantau, dan mengatur perilaku agent dengan jebakan dan kontrol manusia dalam loop.

Format Pelatihan

• Perkuliahan interaktif dan diskusi yang dipandu.
• Labs dan penjelasan kode yang dipandu dalam lingkungan sandbox.
• Latihan berdasarkan skenario tentang keamanan, penilaian, dan pengaturan.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin mengimplementasikan solusi kesehatan yang didukung oleh AI.

Dengan akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami peran agen AI dalam kesehatan dan diagnostik.
• Mengembangkan model AI untuk analisis gambar medis dan diagnostik prediktif.
• Mengintegrasikan AI dengan rekam medis elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
• Memastikan kompatibilitas dengan peraturan kesehatan dan praktik etika AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk profesional kesehatan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi AI dan AR/VR untuk pelatihan medis, simulasi operasi, dan rehabilitasi.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran AI dalam meningkatkan pengalaman AR/VR di bidang kesehatan.
• Menggunakan AR/VR untuk simulasi operasi dan pelatihan medis.
• Menerapkan alat-alat AR/VR dalam rehabilitasi pasien dan terapi.
• Menjelajahi masalah etika dan privasi di alat kesehatan yang ditingkatkan dengan AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan ilmuwan data tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknologi AI dalam lingkungan kesehatan.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengenali tantangan kesehatan utama yang dapat ditangani oleh AI.
• Dengan Analisis dampak AI pada perawatan pasien, keselamatan, dan penelitian medis.
• Memahami hubungan antara AI dan model bisnis kesehatan.
• Menerapkan konsep dasar AI pada skenario kesehatan.
• Membangun model pembelajaran mesin untuk analisis data medis.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional kesehatan dan peneliti yang ingin memanfaatkan ChatGPT untuk meningkatkan perawatan pasien, menyederhanakan alur kerja, dan meningkatkan hasil kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar ChatGPT dan aplikasinya dalam bidang kesehatan.
• Menggunakan ChatGPT untuk memperotomatisasi proses dan interaksi di sektor kesehatan.
• Memberikan informasi medis yang akurat dan dukungan kepada pasien menggunakan ChatGPT.
• Mengaplikasikan ChatGPT untuk penelitian dan analisis medis.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin belajar dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab.
• Menulis dan mengeksekusi kode dasar Python.
• Mengimpor dan mengelola dataset.
• Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
• Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
• Memanfaatkan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
• Menyesuaikan plot untuk presentasi dan keterbacaan yang lebih baik.
• Menafsirkan dan mempresentasikan data dengan efektif menggunakan alat visual.

Ini pelatihan yang dipimpin instruktur, pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka untuk profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk solusi kesehatan inovatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam kesehatan.
• Mengembangkan dan men-deploy model AI pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
• Mengimplementasikan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
• Merancang dan men-deploy sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
• Mempertimbangkan permasalahan etis dan peraturan dalam aplikasi AI kesehatan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi pengembang AI medis dan ilmuwan data tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin memperhalus model untuk diagnosis klinis, prediksi penyakit, dan perkiraan hasil pasien menggunakan data medis terstruktur dan tidak terstruktur.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memperhalus model AI pada dataset kesehatan termasuk EMR, imaging, dan data time-series.
• Menerapkan transfer learning, adaptasi domain, dan kompresi model dalam konteks medis.
• Menangani privasi, bias, dan keterpajangan regulasi dalam pengembangan model.
• Mendeploy dan memantau model yang telah dipelihara di lingkungan kesehatan nyata.

Generative AI adalah teknologi yang menciptakan konten baru seperti teks, gambar, dan rekomendasi berdasarkan prompt dan data.

Pelatihan ini yang dikelola langsung instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional kesehatan pada tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan generative AI dan teknik prompt engineering untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan komunikasi dalam konteks medis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar generative AI dan teknik prompt engineering.
• Menerapkan alat AI untuk menyederhanakan tugas klinis, administratif, dan riset.
• Memastikan penggunaan AI yang etis, aman, dan sesuai dengan peraturan di bidang kesehatan.
• Mempersempit prompt untuk mencapai hasil yang konsisten dan akurat.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dan studi kasus.
• Eksperimen langsung dengan alat AI.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan kustomisasi, hubungi kami untuk menyusunnya.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan, analis data, dan pembuat kebijakan tingkat pemula hingga menengah yang ingin memahami dan menerapkan generative AI dalam konteks kesehatan.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menjelaskan prinsip-prinsip dan aplikasi generative AI dalam kesehatan.
• Mengidentifikasi kesempatan untuk generative AI meningkatkan penemuan obat dan medisin personal.
• Menggunakan teknik generative AI untuk imaji medis dan diagnostik.
• Menganalisis implikasi etis AI dalam pengaturan medis.
• Mengembangkan strategi untuk mengintegrasikan teknologi AI dalam sistem kesehatan.

LangGraph memungkinkan workflow multi-aktor yang memiliki state dengan kontrol tepat atas jalur eksekusi dan persisten state. Dalam bidang kesehatan, kemampuan ini sangat penting untuk keterangan, interoperabilitas, dan membangun sistem dukungan keputusan yang sesuai dengan workflow medis.

Pelatihan ini yang dibimbing langsung instruktur (online langsung atau langsung tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin merancang, menerapkan, dan mengelola solusi berbasis LangGraph dalam kesehatan sementara menyelesaikan tantangan regulasi, etika, dan operasional.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang workflow LangGraph yang spesifik kesehatan dengan mempertimbangkan keterangan dan auditabilitas.
• Mengintegrasikan aplikasi LangGraph dengan ontologi medis dan standar (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Menerapkan praktik terbaik untuk keandalan, ketelusuran, dan keterangan dalam lingkungan sensitif.
• Menyiapkan, memantau, dan memvalidasi aplikasi LangGraph dalam pengaturan produksi kesehatan.

Format Kursus

• Pembahasan interaktif dan diskusi.
• Latihan praktik dengan studi kasus dunia nyata.
• Praktik implementasi dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjut yang ingin menerapkan multimodal AI dalam diagnostik medis dan aplikasi kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran multimodal AI dalam kesehatan modern.
• Mengintegrasikan data medis terstruktur dan tidak terstruktur untuk diagnostik berbasis AI.
• Menerapkan teknik AI untuk menganalisis gambar medis dan catatan kesehatan elektronik.
• Mengembangkan model prediktif untuk diagnosis penyakit dan rekomendasi perawatan.
• Mengimplementasikan speech dan natural language processing (NLP) untuk transkripsi medis dan interaksi pasien.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dalam Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan teknik prompt engineering untuk meningkatkan alur kerja medis, efisiensi penelitian, dan hasil pasien.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami dasar-dasar prompt engineering dalam kesehatan.
• Menggunakan prompt AI untuk dokumen klinis dan interaksi pasien.
• Memanfaatkan AI untuk penelitian medis dan tinjauan literatur.
• Meningkatkan penemuan obat dan pengambilan keputusan klinis dengan prompt yang didukung AI.
• Memastikan kelangsungan dengan standar peraturan dan etika dalam AI kesehatan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
• Menjalankan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
• Menggunakan struktur kendali untuk mengelola alur program Python.
• Membuat fungsi untuk menyusun dan mengulang penggunaan kode dengan efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.