Cursos de AI for Healthcare using Google Colab
AI for Healthcare using Google Colab é uma abordagem inovadora à aplicação de técnicas de IA no sector da saúde para modelação preditiva e análise de imagens médicas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário e profissionais de saúde que desejam aproveitar a IA para aplicativos avançados de saúde usando o Go ogle Colab.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar modelos de IA para cuidados de saúde usando Go ogle Colab.
- Use a IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
- Analisar imagens médicas com técnicas orientadas por IA.
- Explore considerações éticas em soluções de saúde baseadas em IA.
Formato do curso
- Palestra e discussão interactiva.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
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Programa do Curso
Introdução à IA nos cuidados de saúde
- Visão geral das aplicações de IA nos cuidados de saúde
- Configurar o Google Colab para projectos de IA no domínio dos cuidados de saúde
- Compreender os principais conjuntos de dados de cuidados de saúde
IA para modelação preditiva nos cuidados de saúde
- Explorar modelos preditivos nos cuidados de saúde
- Construir modelos preditivos utilizando a aprendizagem automática
- Avaliar modelos de dados de cuidados de saúde
Medicina Image Analysis com IA
- Introdução à IA para imagiologia médica
- Implementar modelos de aprendizagem profunda para análise de imagens
- Utilizar a IA para detetar padrões em imagens médicas
Pré-processamento de dados e engenharia de caraterísticas
- Limpeza e preparação de dados de cuidados de saúde
- Técnicas de engenharia de caraterísticas para conjuntos de dados de cuidados de saúde
- Lidar com dados em falta e não estruturados
Considerações éticas sobre a IA nos cuidados de saúde
- Compreender o impacto ético da IA nos cuidados de saúde
- Garantir a privacidade e a proteção de dados
- Equidade e transparência nos modelos de IA
Estudos de casos de cuidados de saúde com recurso à IA
- Aplicações reais de IA nos cuidados de saúde
- Estudos de casos sobre análise preditiva baseada em IA
- Análise de imagens médicas com IA em contextos clínicos
Técnicas avançadas de IA nos cuidados de saúde
- Implementação de modelos avançados de IA
- Explorar o processamento de linguagem natural nos cuidados de saúde
- Sistemas de apoio à decisão baseados em IA nos cuidados de saúde
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimentos básicos de conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Familiaridade com a programação Python
- Compreensão dos fundamentos do sector da saúde
Público-alvo
- Cientistas de dados que trabalham na área da saúde
- Profissionais de saúde interessados em IA
- Investigadores que exploram soluções de cuidados de saúde baseadas em IA
14 Horas
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Cursos de AI for Healthcare using Google Colab - Enquiry
AI for Healthcare using Google Colab - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (4)
muito simpática e prestável
Aktar Hossain - Unit4
Curso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Máquina Traduzida
A configuração manual sem servidor. Além disso, eu não tinha ideia de que o console da web do sls sai, o que é bom.
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
Curso - Serverless Framework for Developers
Máquina Traduzida
Tudo bem, nada a melhorar
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Curso - AWS Lambda for Developers
Máquina Traduzida
Aplicações de IoT
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Curso - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Máquina Traduzida
Próximas Formações Provisórias
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14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam integrar um banco de dados DynamoDB NoSQL em um aplicativo da Web hospedado na AWS.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a integrar dados no DynamoDB.
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- Mova dados na AWS com os serviços da AWS.
- Implementar operações com o AWS DAX.
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- Implantar microsserviços no local ou na nuvem.
- Depurar e solucionar problemas de um aplicativo de microsserviço ao vivo.
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7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam usar AWS CloudFormation para automatizar o processo de gerenciamento da infraestrutura de nuvem da AWS.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e configurar o AWS Cloud9 para fluxos de trabalho DevOps.
- Implementar pipelines de integração contínua e entrega contínua (CI / CD).
- Automatize os processos de teste, monitoramento e implantação usando o AWS Cloud9.
- Integrar serviços do AWS, como Lambda, EC2 e S3, em fluxos de trabalho DevOps.
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Fn Project
7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a programadores e desenvolvedores que desejam usar o Fn na criação de aplicativos e serviços sem servidor.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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- Noções básicas de comunicação de dispositivos IoT com a nuvem com MQTT.
- Ligação de dispositivos IoT ao AWS com MQTT (AWS IoT Core).
- Ligação do núcleo AWS IoT à função AWS Lambda para computação e armazenamento de dados utilizando o DynamoDB.
- Ligação do Raspberry PI ao núcleo AWS IoT e comunicação de dados simples.
- Utilização prática do Raspberry PI e do AWS IoT Core para construir um dispositivo inteligente.
- Visualização de dados de sensores e comunicação com interface web.
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OpenFaas for Developers
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar OpenFaas para criar, construir, testar, depurar e implantar funções orientadas a eventos sem precisar se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura de servidor subjacente.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar OpenFaas.
- Empacote qualquer binário ou código como uma função sem servidor sem codificação repetitiva de clichê.
- Desacoplar de AWS Lambda para evitar o lock-in.
- Implantar funções orientadas a eventos em um servidor local ou na nuvem.
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Parallel Programming with OpenMP
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam desenvolver aplicativos paralelos usando OpenMP.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender e usar a programação paralela com Fortran em OpenMP.
- Calcular fractais em paralelo para renderizar múltiplos pixéis e caracteres.
- Implementar programação vetorial com extensões SIMD para sistemas HPC.
- Adicionar blocos paralelos para especificar o paralelismo de memória partilhada.
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Serverless Framework for Developers
14 HorasEsse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar Serverless Framework na AWS e em outras plataformas de nuvem para criar e implantar aplicativos de microsserviço.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar Serverless Framework para trabalhar com serviços de computação, como AWS Lambda.
- Reduzir a complexidade e o custo da implantação de microsserviços em diferentes plataformas de nuvem.
- Emitir e capturar eventos e executar funções automaticamente.
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Serverless on Kubernetes Fundamentals
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores e engenheiros DevOps que desejam utilizar uma abordagem sem servidor para criar aplicativos corporativos em Kubernetes.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Instalar e configurar o sistema Kubernetes para começar a desenvolver com uma arquitetura sem servidor.
- Compreender os conceitos e princípios fundamentais para ambientes sem servidor.
- Operar as cadeias de ferramentas necessárias para o desenvolvimento sem servidor e integrá-las aos componentes do Kubernetes.
- Praticar sua habilidade em Python linguagem de programação e aplicá-la para implementar sistemas sem servidor.
- Segurar aplicativos corporativos que são implantados por meio de uma estrutura sem servidor no Kubernetes.
- Utilizar métodos modernos de computação em nuvem na otimização de fluxos de trabalho de processamento de tarefas DevOps.
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