Corso di formazione Applicazioni di Ollama nel settore sanitario

Il corso 'Debugging ed valutazione avanzati dei modelli Ollama' è un percorso approfondito volto a diagnosticare, testare e misurare il comportamento dei modelli quando vengono eseguiti in ambienti locali o privati utilizzando Ollama.

Si tratta di una formazione dal vivo guidata da un istruttore (online o in presenza) destinata a ingegneri AI esperti, professionisti ML Ops e addetti al controllo qualità che desiderano garantire affidabilità, fedeltà e prontezza operativa dei modelli basati su Ollama in ambiente di produzione.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Eseguire un debugging sistematico dei modelli ospitati da Ollama e riprodurre con precisione eventuali anomalie.
• Progettare ed eseguire pipeline di valutazione robuste basate su metriche quantitative e qualitative.
• Implementare sistemi di osservabilità (log, tracciamenti, metriche) per monitorare lo stato di salute dei modelli e rilevarne eventuali deviazioni.
• Automatizzare test, validazioni e controlli di regressione da integrare nei processi CI/CD.

Formato del corso

• Lezioni interattive con discussioni guidate.
• Esercitazioni pratiche e attività di debugging su deployment Ollama.
• Analisi di casi studio, sessioni di risoluzione problemi in gruppo e laboratori sull’automazione.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattateci per concordare i dettagli.

L’intelligenza artificiale agente rappresenta un approccio in cui i sistemi di IA pianificano, ragionano e utilizzano strumenti per raggiungere obiettivi entro limiti predefiniti.

Questo corso formativo live, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a team sanitari e di analisi dei dati di livello intermedio desiderosi di progettare, valutare e governare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale agente per scenari clinici e operativi.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare i concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale agente e le sue limitazioni nel contesto sanitario.
• Progettare flussi di lavoro sicuri per gli agenti, includendo pianificazione, gestione della memoria e utilizzo degli strumenti.
• Creare agenti potenziati dalla ricerca di informazioni su documenti clinici e basi di conoscenza.
• Valutare, monitorare e regolare il comportamento degli agenti grazie a controlli rigorosi e meccanismi che prevedono l’intervento umano.

Formato del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Laboratori strutturati con esercitazioni pratiche in un ambiente sicuro.
• Esercizi basati su scenari realistici riguardanti sicurezza, valutazione e governance.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattateci direttamente.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Italia (in modalità online o in sede), è rivolto a professionisti del settore sanitario e sviluppatori di intelligenza artificiale con competenze intermedie o avanzate, interessati ad implementare soluzioni sanitarie basate sull’AI.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli agenti di intelligenza artificiale nella sanità e nella diagnosi.
• Sviluppare modelli AI per l’analisi di immagini mediche e la diagnostica predittiva.
• Integrare l’intelligenza artificiale con le cartelle cliniche elettroniche (EHR) e i flussi lavorativi sanitari.
• Rispettare le normative sanitarie vigenti e adottare pratiche etiche nell’uso dell’AI.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori qualificati e svolgibile in Italia (online o in presenza), è rivolto a operatori sanitari di livello intermedio che intendono applicare soluzioni basate su Intelligenza Artificiale e AR/VR nella formazione medica, nelle simulazioni chirurgiche e nella riabilitazione.

Al termine del percorso formativo i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel miglioramento delle esperienze AR/VR in ambito sanitario.
• Utilizzare strumenti AR/VR per simulazioni chirurgiche e formazione medica.
• Applicare strumenti AR/VR nella riabilitazione e nella terapia dei pazienti.
• Esplorare le problematiche etiche e legate alla privacy nell’utilizzo di tecnologie mediche potenziate dall’IA.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist di livello intermedio e professionisti sanitari desiderosi di sfruttare l’intelligenza artificiale per applicazioni avanzate nel settore medico, grazie all’utilizzo di Google Colab.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli di intelligenza artificiale per il settore sanitario tramite Google Colab.
• Utilizzare l’IA per la creazione di modelli predittivi basati sui dati sanitari.
• Analizzare immagini mediche servendosi di tecniche guidate dall’intelligenza artificiale.
• Esplorare le implicazioni etiche legate all’impiego dell’IA nelle soluzioni sanitarie.

Questa formazione dal vivo tenuta da istruttori in Italia (online o in presenza) è pensata per professionisti sanitari e data scientist di livello intermedio che desiderano conoscere ed applicare le tecnologie basate sull’IA nell’ambito medico.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Individuare le principali sfide sanitarie che l’IA può aiutare a superare.
• Analizzare l’impatto dell’IA sull’assistenza al paziente, sulla sicurezza e sulla ricerca medica.
• Comprendere il rapporto tra IA e i modelli di business nel settore sanitario.
• Applicare i concetti fondamentali dell’IA a contesti medici specifici.
• Sviluppare modelli di apprendimento automatico per l’analisi dei dati sanitari.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), si indirizza a professionisti sanitari e ricercatori che desiderano impiegare ChatGPT per potenziare l’assistenza ai pazienti, semplificare i processi lavorativi e ottenere risultati sanitari più efficaci.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche di ChatGPT e come esso possa essere applicato nel settore sanitario.
• Utilizzare ChatGPT per automatizzare processi operativi e interazioni con i pazienti.
• Offrire ai pazienti informazioni mediche affidabili e supporto tramite ChatGPT.
• Applicare ChatGPT alla ricerca medica e all’analisi dei dati sanitari.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori e svolto in modalità online o in presenza, è rivolto a professionisti del settore sanitario, ingegneri biomedici e sviluppatori di AI di livello intermedio che desiderano avvalersi dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per creare soluzioni sanitarie innovative.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nel contesto sanitario.
• Sviluppare e distribuire modelli di AI su dispositivi edge per applicazioni mediche.
• Implementare soluzioni basate su Intelligenza Artificiale agli estremi nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
• Progettare e distribuire sistemi di monitoraggio dei pazienti sfruttando questa tecnologia.
• Affrontare le questioni etiche e normative legate all’utilizzo dell’AI in ambito sanitario.

Questo corso pratico con docente in presenza Italia (in modalità online o in sede) è pensato per sviluppatori di AI mediche e data scientist di livello intermedio-avanzato che desiderano ottimizzare modelli per la diagnosi clinica, la previsione delle malattie e l’individuazione dei risultati sanitari, sfruttando dati medici sia strutturati che non strutturati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare modelli AI utilizzando dataset sanitari come cartelle cliniche elettroniche, immagini mediche e dati temporali.
• Applicare tecniche di trasferimento dell’apprendimento, adattamento del dominio e compressione dei modelli nel contesto medico.
• Affrontare temi quali privacy dei dati, riduzione dei bias e conformità normativa nella creazione dei modelli.
• Distribuire e monitorare i modelli ottimizzati negli ambienti sanitari reali.

L'Intelligenza Artificiale Generativa è una tecnologia in grado di creare nuovi contenuti, come testi, immagini e raccomandazioni, sulla base di prompt e dati.

Questo corso formativo guidato da istruttori (in modalità online o in presenza) si rivolge a professionisti sanitari dai livelli principianti fino agli intermedi che desiderano utilizzare l'Intelligenza Artificiale Generativa e l'ingegneria dei prompt per migliorare efficienza, accuratezza e comunicazione nel contesto medico.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale Generativa e dell'ingegneria dei prompt.
• Applicare gli strumenti di IA per semplificare compiti clinici, amministrativi e di ricerca.
• Garantire un utilizzo etico, sicuro e conforme alle normative dell'IA nel settore sanitario.
• Ottimizzare i prompt per ottenere risultati costanti e precisi.

Modalità del Corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Esercizi pratici e analisi di casi reali.
• Esperienze dirette con strumenti basati sull'IA.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso su misura, vi preghiamo di contattarci per concordare i dettagli.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore Italia (online o in sede), si rivolge a professionisti sanitari, analisti dei dati e responsabili politici con competenze di livello principiante o intermedio che desiderano comprendere e applicare l’AI generativa nel contesto medico.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare i principi fondamentali e le applicazioni dell’AI generativa nel settore sanitario.
• Identificare le opportunità offerte dall’AI generativa per accelerare la scoperta dei farmaci e migliorare la medicina personalizzata.
• Utilizzare tecniche di AI generativa nell’elaborazione delle immagini mediche e nella diagnosi.
• Valutare le implicazioni etiche dell’impiego dell’AI in ambito medico.
• Definire strategie concrete per integrare le tecnologie basate sull’AI nei sistemi sanitari.

LangGraph consente la creazione di flussi di lavoro multi-utente e gestiti dagli LLM, con controllo preciso sui percorsi di esecuzione e sulla persistenza dello stato. Nel settore sanitario, queste funzionalità sono fondamentali per garantire conformità normativa, interoperabilità dei sistemi e sviluppo di strumenti di supporto alle decisioni allineati ai processi clinici.

Questo corso formativo dal vivo, con docente in presenza, si rivolge a professionisti di livello intermedio o avanzato desiderosi di progettare, implementare e gestire soluzioni basate su LangGraph nel contesto sanitario, affrontando le sfide normative, etiche e operative tipiche del settore.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro LangGraph specifici per il settore sanitario, tenendo conto della conformità e dell’auditabilità.
• Integrare applicazioni LangGraph con ontologie e standard medici (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Applicare le migliori pratiche in materia di affidabilità, tracciabilità e trasparenza in ambienti sensibili.
• Distribuire, monitorare e validare applicazioni LangGraph negli ambienti produttivi del settore sanitario.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati dal docente.
• Esercitazioni pratiche basate su casi reali del settore sanitario.
• Applicazione concreta in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattaci per concordare i dettagli.

Questo percorso formativo live, con docente in presenza Italia (sia online sia in aula), è pensato appositamente per professionisti sanitari, ricercatori e sviluppatori di IA, tutti appartenenti al livello intermedio o avanzato, interessati ad applicare l’intelligenza artificiale multimodale alla diagnosi medica e alle pratiche assistenziali.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell’intelligenza artificiale multimodale nell’assistenza sanitaria moderna.
• Integrare dati medici strutturati e non strutturati per scopi diagnostici supportati dall’IA.
• Utilizzare metodologie di intelligenza artificiale nell’analisi delle immagini mediche e delle cartelle cliniche elettroniche.
• Sviluppare modelli predittivi utili per la diagnosi patologica e le proposte terapeutiche.
• Implementare sistemi di riconoscimento vocale e NLP orientati alla trascrizione medica e alle interazioni con i pazienti.

Questo corso formativo in diretta, tenuto da istruttori Italia (online o in sede), si rivolge a professionisti sanitari di livello intermedio e a sviluppatori AI desiderosi di utilizzare le tecniche di ingegneria dei prompt per ottimizzare i flussi di lavoro medici, aumentare l’efficienza della ricerca e migliorare i risultati clinici.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell’ingegneria dei prompt nel contesto sanitario.
• Utilizzare i prompt AI per la documentazione clinica e l’interazione con i pazienti.
• Sfruttare l’intelligenza artificiale per effettuare ricerche mediche e analisi della letteratura scientifica.
• Potenziare la scoperta di nuovi farmaci e il processo decisionale clinico grazie ai prompt guidati da AI.
• Garantire il rispetto delle normative e degli standard etici nell’utilizzo dell’AI in ambito sanitario.

Il TinyML rappresenta l’integrazione dell’apprendimento automatico in dispositivi indossabili e medici a basso consumo energetico e con risorse limitate.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore e svolto online o in presenza, è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano implementare soluzioni TinyML per il monitoraggio sanitario e le applicazioni diagnostiche.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e distribuire modelli TinyML per l’elaborazione in tempo reale dei dati sanitari.
• Raccogliere, pre-elaborare e interpretare i dati provenienti da biosensori al fine di ottenere informazioni utili grazie all’IA.
• Ottimizzare i modelli affinché siano adatti a dispositivi indossabili con limitate risorse energetiche e di memoria.
• Valutare la rilevanza clinica, l’affidabilità e la sicurezza dei risultati ottenuti grazie all’utilizzo del TinyML.

Modalità del corso

• Lezioni accompagnate da dimostrazioni dal vivo e discussioni interattive.
• Esercitazioni pratiche con dati provenienti da dispositivi indossabili e framework TinyML.
• Attività di implementazione svolte in un ambiente laboratoriale guidato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per corsi su misura, adatti a specifici dispositivi sanitari o processi normativi, vi invitiamo a contattarci per definire insieme il programma.