Kursus Pelatihan AI Generatif dan Teknik Pembuatan Prompt dalam Bidang Kesehatan

Vertex AI menawarkan alat-alat canggih untuk melakukan penyesuaian pada model besar serta mengelola prompt, sehingga memungkinkan para pengembang dan tim data meningkatkan akurasi model, menyederhanakan proses iterasi, serta memastikan validasi yang ketat melalui berbagai perpustakaan dan layanan terintegrasi.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik dalam format virtual maupun tatap muka, ditujukan bagi para praktisi tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin meningkatkan kinerja serta keandalan aplikasi berbasis AI generatif dengan memanfaatkan teknik penyesuaian terawasi, pengelolaan versi prompt, serta layanan evaluasi di Vertex AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan teknik penyesuaian terawasi pada model Gemini di Vertex AI.
• Menjalankan alur kerja pengelolaan prompt, termasuk versi kontrol dan pengujian.
• Memanfaatkan perpustakaan evaluasi untuk mengukur dan menyempurnakan kinerja AI.
• Mendeploy serta memantau model yang telah disesuaikan dalam lingkungan produksi.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Praktikum langsung menggunakan alat penyesuaian model serta pengelolaan prompt di Vertex AI.
• Studi kasus terkait optimalisasi model di lingkungan perusahaan.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

AI agen merupakan pendekatan di mana sistem kecerdasan buatan merencanakan, menganalisis, serta menggunakan berbagai alat untuk mencapai tujuan tertentu dalam batasan yang telah ditetapkan.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan secara tatap muka atau virtual dan ditujukan bagi tim kesehatan serta para ahli data tingkat menengah yang ingin merancang, mengevaluasi, serta mengatur penerapan solusi AI agen dalam konteks klinis maupun operasional.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menjelaskan konsep dan batasan AI agen dalam lingkungan kesehatan.
• Merancang alur kerja AI yang aman dengan mekanisme perencanaan, penyimpanan memori, serta penggunaan alat pendukung.
• Membangun agen berbasis pencarian informasi pada dokumen medis dan basis pengetahuan kesehatan.
• Mengevaluasi, memantau, serta mengatur perilaku AI agen melalui mekanisme pengendalian dan sistem pengawasan manusia.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif disertai diskusi yang dipandu.
• Praktikum terarah dan penjelasan kode dalam lingkungan simulasi khusus.
• Latihan berbasis skenario terkait aspek keamanan, evaluasi, serta pengaturan sistem.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur di Indonesia ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menerapkan solusi kesehatan berbasis AI.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami peran agen AI dalam bidang kesehatan dan diagnostik.
• Mengembangkan model AI untuk analisis citra medis serta diagnosis prediktif.
• Mengintegrasikan AI dengan sistem catatan kesehatan elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
• Memastikan kepatuhan terhadap regulasi kesehatan serta praktik penggunaan AI yang etis.

Pelatihan langsung ini Indonesia (baik online maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional kesehatan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi AI dan AR/VR dalam pelatihan medis, simulasi operasi, serta rehabilitasi pasien.

Setelah mengikuti kelas ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran AI dalam menyempurnakan pengalaman AR/VR di bidang kesehatan.
• Menggunakan AR/VR untuk simulasi operasi serta pelatihan medis.
• Menerapkan alat AR/VR dalam proses rehabilitasi dan terapi pasien.
• Memahami permasalahan etika serta privasi yang muncul sehubungan dengan penggunaan perangkat medis berbasis AI.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah serta profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk mengembangkan aplikasi kesehatan canggih melalui Google Colab.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Mengimplementasikan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
• Memanfaatkan AI dalam pemodelan prediktif terhadap data kesehatan.
• Menganalisis citra medis dengan teknik berbasis AI.
• Memahami aspek etika yang perlu diperhatikan dalam penggunaan solusi kesehatan berbasis AI.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional kesehatan dan ahli data pada tingkat menengah yang ingin memahami serta menerapkan teknologi AI dalam lingkungan kesehatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengidentifikasi tantangan utama di bidang kesehatan yang dapat diselesaikan dengan AI.
• Menganalisis dampak AI terhadap perawatan pasien, keamanan, serta penelitian medis.
• Memahami keterkaitan antara AI dan model bisnis di sektor kesehatan.
• Menerapkan konsep-konsep dasar AI pada situasi nyata dalam dunia medis.
• Mengembangkan model pembelajaran mesin untuk menganalisis data kesehatan.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dipimpin oleh instruktur, dan ditujukan bagi para profesional kesehatan serta peneliti yang ingin memanfaatkan ChatGPT guna meningkatkan pelayanan pasien, menyederhanakan alur kerja, serta memperbaiki hasil layanan kesehatan secara keseluruhan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dasar ChatGPT beserta penerapannya dalam dunia kesehatan.
• Menggunakan ChatGPT untuk mengotomatisasi proses dan interaksi terkait layanan kesehatan.
• Memberikan informasi medis yang akurat serta dukungan bagi pasien melalui ChatGPT.
• Menerapkan ChatGPT dalam penelitian dan analisis medis.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional kesehatan, insinyur biomedis, serta pengembang kecerdasan buatan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk menciptakan inovasi di bidang kesehatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam dunia kesehatan.
• Mengembangkan serta menerapkan model kecerdasan buatan pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
• Menerapkan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
• Merancang serta mengimplementasikan sistem pemantauan pasien dengan menggunakan Edge AI.
• Memahami aspek etika dan regulasi yang perlu diperhatikan dalam penggunaan kecerdasan buatan di bidang kesehatan.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para pengembang AI medis serta ilmuwan data yang memiliki tingkat keahlian menengah hingga lanjut. Mereka ingin menyempurnakan model guna mendukung diagnosis klinis, memprediksi penyakit, serta meramalkan kondisi pasien dengan memanfaatkan berbagai jenis data medis baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:

• Menyempurnakan model AI menggunakan kumpulan data kesehatan seperti catatan medis elektronik, hasil pencitraan medis, dan data berbasis waktu.
• Menerapkan konsep pembelajaran transfer, adaptasi domain, serta teknik kompresi model dalam konteks kesehatan.
• Mengatasi masalah terkait privasi pasien, bias dalam data, serta kepatuhan terhadap regulasi selama proses pengembangan model.
• Menerapkan dan memantau model yang telah disempurnakan dalam lingkungan kesehatan nyata.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional kesehatan, analis data, serta pembuat kebijakan yang masih berada pada tingkat pemula maupun menengah, yang ingin memahami dan menerapkan Kecerdasan Buatan Generatif dalam ranah kesehatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Menjelaskan prinsip-prinsip serta aplikasi Kecerdasan Buatan Generatif dalam dunia kesehatan.
• Mengidentifikasi peluang pemanfaatan teknologi ini untuk mempercepat penemuan obat dan mengembangkan pengobatan yang lebih personal.
• Menerapkan teknik-teknik Kecerdasan Buatan Generatif dalam bidang pencitraan medis dan diagnosis.
• Menilai dampak etika penggunaan AI dalam lingkungan medis.
• Merancang strategi integrasi teknologi AI ke dalam sistem pelayanan kesehatan.

LangGraph memungkinkan pembuatan alur kerja multi-aktor yang terkelola dengan baik, didukung oleh LLM serta mengizinkan kontrol ketat terhadap jalannya eksekusi dan penyimpanan status. Dalam bidang kesehatan, kemampuan ini sangat penting untuk menjamin kepatuhan regulasi, interoperabilitas sistem, serta pengembangan sistem pendukung keputusan yang selaras dengan proses medis.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah hingga mahir yang ingin merancang, mengimplementasikan, serta mengelola solusi berbasis LangGraph dalam konteks kesehatan, sekaligus memahami tantangan regulasi, etika, maupun aspek operasionalnya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang alur kerja LangGraph yang sesuai dengan kebutuhan kesehatan, dengan memperhatikan aspek kepatuhan dan kemudahan audit.
• Mengintegrasikan aplikasi LangGraph dengan ontologi serta standar medis seperti FHIR, SNOMED CT, dan ICD.
• Menerapkan praktik terbaik dalam hal keandalan, pelacakan aktivitas, serta tingkat keterjelasan sistem di lingkungan sensitif.
• Menyebarkan, memantau, serta menguji aplikasi LangGraph dalam lingkungan produksi bidang kesehatan.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
• Latihan praktis berdasarkan studi kasus nyata.
• Praktik implementasi dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Jika Anda menginginkan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan langsung tatap muka ini Indonesia (baik online maupun secara fisik) ditujukan bagi para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang hendak menerapkan AI Multimodal dalam diagnosis medis serta aplikasi kesehatan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:

• Memahami peran AI Multimodal dalam dunia kesehatan modern.
• Menggabungkan data medis yang terstruktur maupun tidak terstruktur untuk diagnosis berbasis AI.
• Menerapkan teknik AI guna menganalisis citra medis dan catatan kesehatan elektronik.
• Mengembangkan model prediktif untuk diagnosa penyakit serta rekomendasi pengobatan.
• Menerapkan teknologi pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam transkripsi medis serta interaksi pasien.

Ollama merupakan platform ringan yang memungkinkan menjalankan model bahasa besar secara lokal.

Pelatihan online langsung ini diselenggarakan dengan bimbingan instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para praktisi kesehatan tingkat menengah serta tim TI yang ingin menerapkan, mengustomisasi, dan mengoperasikan solusi AI berbasis Ollama dalam lingkungan klinis maupun administratif.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi Ollama agar dapat digunakan secara aman dalam sektor kesehatan.
• Mengintegrasikan model bahasa besar lokal ke dalam alur kerja klinis serta proses administratif.
• Mengcustomisasi model agar sesuai dengan istilah dan tugas-tugas khusus di bidang kesehatan.
• Menerapkan praktik terbaik dalam hal privasi, keamanan, serta kepatuhan terhadap regulasi.

Bentuk Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Demonstrasi praktis serta latihan terbimbing.
• Penerapan langsung dalam lingkungan simulasi kesehatan yang aman.

Opsi Customisasi Kurikulum

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.

Pelatihan langsung tatap muka ini (baik secara online maupun onsite) ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan rekayasa prompt untuk meningkatkan efisiensi alur kerja medis, hasil riset, serta pelayanan pasien.

Pada akhir pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami konsep utama rekayasa prompt dalam dunia kesehatan.
• Menggunakan perintah AI guna pembuatan catatan medis serta interaksi dengan pasien.
• Memanfaatkan kecerdasan buatan untuk riset medis dan analisis literatur ilmiah.
• Meningkatkan proses penemuan obat serta pengambilan keputusan klinis lewat perintah AI.
• Menjamin pemenuhan standar hukum dan etika dalam implementasi AI di bidang kesehatan.

TinyML merupakan penerapan teknik machine learning pada perangkat wearable dan medis yang memiliki daya rendah serta sumber daya terbatas.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, ditujukan bagi praktisi tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi TinyML untuk pemantauan kesehatan dan diagnosis medis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang serta menerapkan model TinyML untuk pengolahan data kesehatan secara real-time.
• Mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data dari biosensor guna menghasilkan wawasan berbasis AI.
• Mengoptimalkan model agar cocok dengan keterbatasan daya dan kapasitas memori pada perangkat wearable.
• Menilai relevansi klinis, keandalan, serta tingkat keamanan dari hasil analisis yang dihasilkan oleh sistem TinyML.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Penyampaian materi melalui kuliah yang disertai demonstrasi langsung serta diskusi interaktif.
• Praktik langsung dalam mengolah data dari perangkat wearable dan menggunakan kerangka kerja TinyML.
• Latihan implementasi dalam lingkungan laboratorium yang didampingi instruktur.

Opsi Penyesuaian Kurikulum

• Jika Anda menginginkan pelatihan yang disesuaikan dengan jenis perangkat kesehatan atau prosedur regulasi tertentu, silakan hubungi kami untuk penyesuaian program.