대한민국 AI for Healthcare 과정

이 온라인 또는 현장 강사 주도의 실습 과정은 중급부터 고급 수준의 의료 AI 개발자 및 데이터 과학자가 EMR, 영상, 시간-series 데이터 등 구조화된 의료 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정하고 임상 진단, 질병 예측 및 환자 결과 예측을 수행할 수 있도록 지원합니다.

이 과정의 마지막까지 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• EMR, 영상, 시간-series 데이터 등 의료 데이터셋에서 AI 모델을 미세 조정합니다.
• 의료 환경에서 전이 학습, 도메인 적응 및 모델 압축을 적용합니다.
• 모델 개발에서 프라이버시, 편견 및 규제 준수를 처리합니다.
• 미세 조정된 모델을 실제 의료 환경에서 배포하고 모니터링합니다.

제너레이티브 AI는 프롬프트와 데이터를 바탕으로 텍스트, 이미지, 추천 등의 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술입니다.

이 강의는 제너레이티브 AI와 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 의료 현장에서 효율성과 정확성, 의사소통을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 의료 전문가를 대상으로 합니다. 온라인으로 진행될 수도 있고, 현장 강의로 진행될 수도 있습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 제너레이티브 AI와 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 도구를 활용하여 임상, 행정, 연구 작업의 효율성을 높입니다.
• 의료 현장에서 AI를 윤리적으로, 안전하게, 규제에 맞게 사용할 수 있도록 합니다.
• 일관성과 정확성을 유지하기 위해 프롬트를 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• 실제 연습과 사례 연구.
• AI 도구에 대한 직접적인 실험.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면 연락하여 조율해 주십시오.

이 온라인 또는 현장 강의는 중급 수준의 데이터 과학자 및 의료 전문가를 대상으로 Google Colab을 활용하여 AI를 활용한 고급 의료 응용 프로그램을 개발하고자 하는 사람들에게 제공됩니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 사용하여 의료용 AI 모델을 구현합니다.
• 의료 데이터에서 AI를 활용하여 예측 모델링을 수행합니다.
• AI 기반 기술을 활용하여 의료 이미지를 분석합니다.
• AI 기반 의료 솔루션의 윤리적 고려 사항을 탐구합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 (온라인 또는 현장)은 ChatGPT을 활용하여 환자 치료를 향상시키고, 작업 흐름을 간소화하며, 의료 결과를 개선하고자 하는 의료 전문가와 연구자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ChatGPT의 기본 원리와 의료 분야에서의 응용을 이해합니다.
• ChatGPT을 사용하여 의료 과정을 자동화하고, 상호작용을 자동화합니다.
• ChatGPT을 사용하여 환자에게 정확한 의료 정보를 제공하고 지원을 합니다.
• ChatGPT을 사용하여 의료 연구와 분석을 수행합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 교육은 대한민국(온라인 또는 현장에서) 진행되며, 의료 전문가, 데이터 분석가 및 정책 입안자 중 의료 분야에서 생성형 AI를 이해하고 적용하고자 하는 초급자부터 중급자 수준의 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 의료 분야에서 생성형 AI의 원칙과 응용을 설명할 수 있습니다.
• 생성형 AI를 통해 약물 개발 및 맞춤형 의료를 향상시킬 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다.
• 의료 이미징 및 진단에 생성형 AI 기술을 활용할 수 있습니다.
• 의료 환경에서 AI의 윤리적 함의를 평가할 수 있습니다.
• AI 기술을 의료 시스템에 통합할 전략을 개발할 수 있습니다.

Ollama는 로컬에서 대형 언어 모델을 실행하기 위한 경량 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 의료 전문가와 IT 팀을 대상으로 합니다. 이들은 Ollama 기반 AI 솔루션을 임상 및 관리 환경에 배포, 맞춤화, 운영하길 원합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 의료 환경에서 안전하게 Ollama를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• 로컬 LLM을 임상 워크플로와 관리 프로세스에 통합할 수 있습니다.
• 의료 전용 용어와 작업을 위한 모델을 맞춤화할 수 있습니다.
• 개인 정보 보호, 보안 및 규제 준수에 대한 최선의 방법을 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실습 시연과 안내된 연습.
• 의료 시뮬레이션 환경에서의 실제 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처를 통해 안내받으세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공하는 라이브 강좌로, 중간 수준부터 고급 수준의 의료 전문가와 AI 개발자들을 대상으로 합니다. 이들은 AI 기반 의료 솔루션을 구현하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 및 진단에서의 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 의료 이미지 분석 및 예측 진단을 위한 AI 모델을 개발합니다.
• AI를 전자 건강 기록(EHR)과 임상 워크플로우에 통합합니다.
• 의료 규제 및 윤리적 AI 관행 준수를 보장합니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육 (온라인 또는 현장)에서 중간 수준의 의료 전문가와 데이터 과학자들을 대상으로 AI 기술을 의료 환경에서 이해하고 적용하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• AI가 해결할 수 있는 주요 의료 문제를 식별할 수 있습니다.
• AI가 환자 치료, 안전 및 의료 연구에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.
• AI와 의료 비즈니스 모델 간의 관계를 이해할 수 있습니다.
• 기본 AI 개념을 의료 시나리오에 적용할 수 있습니다.
• 의료 데이터 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

에이전틱 AI는 AI 시스템이 목표를 달성하기 위해 계획하고, 논리적으로 판단하며, 도구를 사용하는 접근법입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 이중급 건강 및 데이터 팀을 위한 강좌로, 임상 및 운영 사용 사례를 위한 에이전틱 AI 솔루션을 설계, 평가 및 관리하는 방법을 배웁니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 건강 관련 맥락에서 에이전틱 AI 개념과 제약 조건을 설명합니다.
• 계획, 기억, 도구 사용을 포함한 안전한 에이전트 워크플로우를 설계합니다.
• 임상 문서와 지식 기반을 기반으로 검색 강화 에이전트를 구축합니다.
• 가드레일과 인간 중개자 제어를 통해 에이전트 행동을 평가, 모니터링 및 관리합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 논의
• 샌드박스 환경에서 가이드된 랩과 코드 워크스루
• 안전, 평가 및 관리와 관련된 시나리오 기반 연습

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 중급부터 고급 수준의 의료 전문가, 의학 연구자, 그리고 의료 진단 및 의료 응용 프로그램에 멀티모달 AI를 적용하고자 하는 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 현대 의료에서 멀티모달 AI의 역할을 이해합니다.
• AI 주도 진단에 구조화된 및 비구조화된 의료 데이터를 통합합니다.
• 의료 이미지와 전자 건강 기록을 분석하기 위해 AI 기법을 적용합니다.
• 질병 진단 및 치료 권장 사항을 위한 예측 모델을 개발합니다.
• 의료 전사 및 환자 상호작용을 위한 음성 및 자연어 처리(NLP)를 구현합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 의료 전문가, 생체공학자, AI 개발자가 에지 AI를 활용한 혁신적인 의료 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 분야에서 에지 AI의 역할과 혜택을 이해합니다.
• 의료 애플리케이션을 위한 에지 장치에 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• 웨어러블 장치와 진단 도구에 에지 AI 솔루션을 구현합니다.
• 에지 AI를 활용한 환자 모니터링 시스템을 설계하고 배포합니다.
• 의료 AI 애플리케이션에서의 윤리적 및 규제적 고려 사항을 처리합니다.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

이 강사는 직접 교육하는 라이브 교육 (온라인 또는 현장) 프로그램은 중급 수준의 의료 전문가와 AI 개발자들이 의료 워크플로우, 연구 효율성, 그리고 환자 결과 개선을 위해 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용하기를 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 분야에서 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 프롬프트를 의료 문서 작성과 환자 상호작용에 활용합니다.
• AI를 활용하여 의료 연구와 문헌 리뷰를 수행합니다.
• AI 기반 프롬프트로 약물 발견과 임상 결정을 강화합니다.
• 의료 AI에서 규제 및 윤리 기준을 준수합니다.

TinyML은 저전력, 리소스 제한이 있는 웨어러블 및 의료 장치에 기계 학습을 통합하는 것입니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 대면)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 하며, 건강 관리 모니터링 및 진단 응용 프로그램을 위한 TinyML 솔루션 구현에 관심이 있는 사람들을 위해 설계되었습니다.

이 훈련을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 실시간 건강 데이터 처리를 위한 TinyML 모델을 설계하고 배포할 수 있습니다.
• AI 기반 통찰력을 위해 생체 센서 데이터를 수집, 전처리 및 해석할 수 있습니다.
• 저전력 및 메모리 제한이 있는 웨어러블 장치에 모델을 최적화할 수 있습니다.
• TinyML 기반 출력의 임상적 관련성, 신뢰성 및 안전성을 평가할 수 있습니다.

강의 형식

• 실시간 시연과 상호작용을 통한 강의 지원.
• 웨어러블 장치 데이터와 TinyML 프레임워크를 활용한 실습.
• 안내된 실험실 환경에서 구현 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 특정 의료 장치나 규제 워크플로에 맞춘 맞춤형 훈련이 필요한 경우, 프로그램을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해 주세요.

이 온라인 또는 현장 강사 중심의 라이브 트레이닝은 의료 교육, 수술 시뮬레이션, 재활을 위한 AI 및 AR/VR 솔루션을 적용하고자 하는 중급 수준의 의료 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI가 의료에서 AR/VR 경험을 향상시키는 역할 이해
• 수술 시뮬레이션 및 의료 교육을 위한 AR/VR 활용
• 환자 재활 및 치료를 위한 AR/VR 도구 적용
• AI 강화된 의료 도구에서 제기되는 윤리 및 개인정보 보호 문제 탐구