Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
A Federated Learning bemutatása az egészségügyben
- Federated Learning koncepciók és alkalmazások áttekintése
- Kihívások a Federated Learning egészségügyi adatokra való alkalmazásában
- Főbb előnyök és felhasználási esetek az egészségügyi szektorban
Az adatok védelmének és biztonságának biztosítása
- A betegek adatainak védelmével kapcsolatos aggályok az AI modellekben
- Biztonságos Federated Learning protokollok megvalósítása
- Etikai szempontok az egészségügyi adatkezelésben
Együttműködési modellképzés az intézmények között
- Federated Learning architektúrák több intézmény közötti együttműködéshez
- AI modellek megosztása és betanítása adatmegosztás nélkül
- Az intézményközi együttműködések kihívásainak leküzdése
Valós esettanulmányok
- Esettanulmány: Federated Learning az orvosi képalkotásban
- Esettanulmány: Federated Learning prediktív analitikához az egészségügyben
- Gyakorlati alkalmazások és tanulságok
A Federated Learning megvalósítása az egészségügyi beállításokban
- Eszközök és keretrendszerek az egészségügyi ellátáshoz Federated Learning
- A Federated Learning integrálása a meglévő egészségügyi rendszerekkel
- A Federated Learning modell teljesítményének és hatásának értékelése
Az egészségügy jövőbeli trendjei Federated Learning-ban
- Feltörekvő technológiák és hatásuk az egészségügyi AI-ra
- Jövőbeni irányok Federated Learning számára az egészségügyben
- Innovációs és fejlesztési lehetőségek feltárása
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Gépi tanulással vagy mesterséges intelligenciával kapcsolatos tapasztalat az egészségügyben
- A betegek adatvédelmi és etikai szempontjainak megértése
- Programozásban Python jártasság
Közönség
- Egészségügyi adattudósok
- Bioinformatikusok
- AI fejlesztők az egészségügyben
21 Órák
