Kursus Pelatihan Aplikasi Ollama dalam Layanan Kesehatan

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation adalah kursus mendalam yang berfokus pada mendiagnosa, mengetes, dan mengukur perilaku model saat menjalankan pemasangan Ollama lokal atau swasta.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, tersedia dalam format online langsung atau pelatihan langsung tatap muka dan ditujukan untuk insinyur AI tingkat lanjut, profesional ML Ops, dan praktisi QA yang ingin memastikan keandalan, kesesuaian, dan kesiapan operasi dari model berbasis Ollama dalam produksi.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melakukan debugging sistematis dari model yang diselenggarakan oleh Ollama dan mengulang kembali mode kegagalan dengan andal.
• Membuat dan menjalankan pipa evaluasi yang kuat dengan metrik kuantitatif dan kualitatif.
• Menerapkan observabilitas (log, jejak, dan metrik) untuk memantau kesehatan model dan drift.
• Mengotomatisasi pengujian, validasi, dan pemeriksaan regresi yang terintegrasi dalam pipa CI/CD.

Format Kursus

• Perkuliahan dan diskusi interaktif.
• Lab praktis dan latihan debugging menggunakan pemasangan Ollama.
• Kasus studi, sesi perbaikan kelompok, dan workshop otomatisasi.

Opsi Pengaturan Kursus

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

Agentic AI adalah pendekatan di mana sistem AI merencanakan, berfikir, dan mengambil tindakan menggunakan alat untuk mencapai tujuan dalam batasan yang ditentukan.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) dipandu instruktur dan ditujukan untuk tim kesehatan dan data tingkat menengah yang ingin merancang, menilai, dan mengelola solusi Agentic AI untuk kasus klinis dan operasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menjelaskan konsep dan batasan Agentic AI dalam konteks kesehatan.
• Merancang alur kerja agent yang aman dengan perencanaan, memori, dan penggunaan alat.
• Membangun agent yang teraugment dengan retrieval di atas dokumen klinis dan basis pengetahuan.
• Menilai, memantau, dan mengelola perilaku agent dengan pelindung dan kontrol human-in-the-loop.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi yang dipandu.
• Latihan lab yang dipandu dan penjelasan kode dalam lingkungan sandbox.
• Latihan berdasarkan skenario mengenai keselamatan, penilaian, dan pengelolaan.

Opsi Penyesuaian Kursus

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

Pelatihan online langsung (tatap muka atau daring) yang dipimpin oleh instruktur ini ditujukan bagi profesional layanan kesehatan tingkat menengah hingga mahir serta pengembang AI yang ingin menerapkan solusi layanan kesehatan berbasis AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi AI dan AR/VR untuk pelatihan medis, simulasi operasi, dan rehabilitasi.

Pada akhir 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 AR/VR dalam rehabilitasi dan terapi pasien.
• Menjelajahi masalah etika dan privasi dalam alat medis berdaya AI.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah dan profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk aplikasi kesehatan lanjutan menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
• Menggunakan AI untuk pemodelan prediktif dalam data kesehatan.
• Menganalisis gambar medis dengan teknik berbasis AI.
• Menjelajahi pertimbangan etika dalam solusi kesehatan berbasis 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 ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan peneliti yang ingin memanfaatkan ChatGPT untuk meningkatkan perawatan pasien, merampingkan alur kerja, dan meningkatkan hasil kesehatan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar ChatGPT dan aplikasinya dalam kesehatan.
• Menggunakan ChatGPT untuk mengotomatisasi proses dan interaksi perawatan kesehatan.
• Menyediakan informasi medis yang akurat dan dukungan kepada pasien menggunakan ChatGPT.
• Mengaplikasikan ChatGPT untuk penelitian medis dan analisis.

Pelatihan ini dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi profesional kesehatan tingkat menengah, insinyur biomedis, dan pengembang AI yang berkeinginan untuk memanfaatkan Edge AI dalam solusi inovatif bidang kesehatan.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami peran dan manfaat Edge AI di bidang kesehatan.
• Mengembangkan dan menerapkan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
• Menerapkan solusi Edge AI dalam perangkat yang dipakai (wearable) dan alat diagnostik.
• Merancang dan menerapkan sistem pemantauan pasien menggunakan Edge AI.
• Menangani pertimbangan etis dan regulasi dalam aplikasi AI kesehatan.

Pelatihan langsung ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada pengembang AI medis dan ilmuwan data tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menyetel ulang model untuk diagnosis klinis, prediksi penyakit, dan peramalan hasil pasien menggunakan data medis struktural dan tidak terstruktur.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menyetel ulang model AI pada dataset kesehatan termasuk EMRs, pencitraan, dan data time-series.
• Menerapkan transfer learning, adaptasi domain, dan kompresi model dalam konteks medis.
• Menangani privasi, bias, dan kepatuhan regulasi dalam pengembangan model.
• Menerapkan dan memantau model yang telah disetel ulang 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 online langsung ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional kesehatan tingkat pemula hingga menengah, analis data, dan pembuat kebijakan yang ingin memahami dan menerapkan Generative AI dalam konteks kesehatan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menjelaskan prinsip dan penerapan Generative AI dalam kesehatan.
• Mengidentifikasi peluang Generative AI untuk meningkatkan penemuan obat dan pengobatan personal.
• Memanfaatkan teknik Generative AI untuk pencitraan medis dan diagnostik.
• Mengevaluasi implikasi etis dari AI dalam lingkungan medis.
• Mengembangkan strategi untuk mengintegrasikan teknologi AI ke 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 langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional kesehatan dan pengembang AI berlevel menengah yang ingin memanfaatkan teknik prompt engineering untuk meningkatkan alur kerja medis, efisiensi penelitian, dan hasil pasien.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar prompt engineering dalam bidang kesehatan.
• Menggunakan prompt AI untuk dokumentasi klinis dan interaksi dengan pasien.
• Memanfaatkan AI untuk penelitian medis dan ulasan literatur.
• Meningkatkan penemuan obat dan pengambilan keputusan klinis dengan prompt berbasis AI.
• Memastikan kepatuhan terhadap standar regulasi dan etika dalam AI kesehatan.

TinyML adalah integrasi pembelajaran mesin ke dalam perangkat dapat dipakai dan medis dengan daya rendah dan sumber daya terbatas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan solusi TinyML untuk aplikasi pemantauan dan diagnostik kesehatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendesain dan menerapkan model TinyML untuk pemrosesan data kesehatan real-time.
• Mengumpulkan, memproses, dan menafsirkan data biosensor untuk wawasan berbasis AI.
• Mengoptimalkan model untuk perangkat dapat dipakai dengan daya rendah dan memori terbatas.
• Menilai relevansi klinis, keandalan, dan keselamatan hasil yang dihasilkan oleh TinyML.

Format Pelatihan

• Ceramah yang didukung dengan demonstrasi langsung dan diskusi interaktif.
• Praktik langsung dengan data perangkat dapat dipakai dan kerangka kerja TinyML.
• Latihan implementasi dalam lingkungan lab yang dibimbing.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

• Untuk pelatihan yang disesuaikan sesuai dengan perangkat kesehatan tertentu atau alur kerja peraturan, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program tersebut.