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コース概要
生成型AI入門
- AIおよび機械学習の基礎知識
- 生成モデルに関する詳細な解説
- 医療分野における生成型AIの現状と展望
創薬における生成型AIの活用
- AIを用いた迅速な薬剤設計手法
- 成功事例および課題に関するケーススタディ
- 仮想スクリーニングと予測モデルの活用
生成型AIによる個別化医療の推進
- AIを活用した治療法のカスタマイズ
- ゲノミクスとAI:個別化医療の新たな展開
- AI駆動型個別化医療における倫理的課題
医用画像診断技術の進化
- 生成型AIによる診断精度の向上
- 3D医用画像とAI復元技術の基礎
- AI支援画像処理による治療成果の改善
実用事例と今後の展望
- 臨床現場への生成型AI導入に向けた取り組み
- 患者ケアおよび管理におけるAIの未来像
- 最終課題:医療分野の課題に対するAIソリューションの提案
倫理的・社会的な影響
- 医療分野でのAI利用に関する倫理的課題への対応
- データプライバシー、セキュリティ、およびガバナンスの確保
- 将来を見据えた政策策定と規制体系の整備
まとめと今後のステップ
要求
- 機械学習に関する基本的な知識
- Pythonプログラミングの経験があること
- 生物学や医療システムについて初歩的な理解があること
対象者
- 医療従事者
- データ分析者
- 政策立案者
21 時間
お客様の声 (2)
このトレーニングから身につけられる、実践的なヒントと推奨プロンプト
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
コース - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
機械翻訳
適切かつ効果的なプロンプトの活用
Marses Pacaldo
コース - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
機械翻訳