Technologie / Sztuczna inteligencja

Deep Learning w analizie danych biomedycznych w Python

Szkolenie poświęcone jest zaawansowanym technikom deep learning w Pythonie z zastosowaniem w analizie danych biomedycznych. Program obejmuje wykorzystanie TensorFlow i PyTorch do obrazowania medycznego, architekturę U-Net do segmentacji, transformery do przetwarzania tekstów klinicznych (NLP), GAN-y do augmentacji danych medycznych oraz federated learning umożliwiający trenowanie modeli na danych szpitalnych bez ich centralizacji. Omawiane są również aspekty wdrożeń zgodnych z HIPAA.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Deep learning w Pythonie staje się kluczowym narzędziem w analizie danych biomedycznych — od segmentacji obrazów patologicznych po przetwarzanie dokumentacji klinicznej. Szkolenie obejmuje praktyczne zastosowanie TensorFlow i PyTorch do obrazowania medycznego, architekturę U-Net do segmentacji, transformery (BioBERT, ClinicalBERT) dla klinicznego NLP oraz GAN-y do augmentacji danych. Program uwzględnia również federated learning i wymogi wdrożeń zgodnych z HIPAA.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: budować modele deep learning w TensorFlow i PyTorch dla obrazowania medycznego, stosować architekturę U-Net i jej warianty do segmentacji obrazów biomedycznych, wykorzystywać transformery do analizy tekstów klinicznych, stosować techniki augmentacji danych medycznych z wykorzystaniem GAN-ów. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Data Scientists specjalizujących się w deep learning, inżynierów ML w sektorze medycznym i farmaceutycznym, programistów Python rozwijających systemy AI dla healthcare.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

Uczestnik nauczy się budować modele deep learning w TensorFlow i PyTorch dla obrazowania medycznego
Opanuje architekturę U-Net i jej warianty do segmentacji obrazów biomedycznych
Zdobędzie umiejętność stosowania transformerów (BioBERT, ClinicalBERT) do analizy tekstów klinicznych
Pozna techniki augmentacji danych medycznych z wykorzystaniem GAN-ów
Będzie potrafił zaprojektować system federated learning dla danych szpitalnych
Nauczy się wdrażać modele deep learning zgodnie z wymogami HIPAA i RODO
Zrozumie specyfikę przetwarzania i walidacji danych DICOM
Rozwinie umiejętność konteneryzacji i deploymentu modeli w środowisku klinicznym

Dla kogo jest to szkolenie?

Data Scientists specjalizujący się w deep learning

Inżynierowie ML w sektorze medycznym i farmaceutycznym

Programiści Python rozwijający systemy AI dla healthcare

Badacze kliniczni z doświadczeniem w sieciach neuronowych

Specjaliści ds. obrazowania medycznego i radiologii AI

Bioinformatycy zainteresowani technikami deep learning

Architekci systemów AI w organizacjach medycznych

Doktoranci i pracownicy naukowi w dziedzinie biomedyki

Wymagania wstępne

Zaawansowana znajomość Pythona i deep learning
Doświadczenie z TensorFlow lub PyTorch
Podstawowa wiedza o danych biomedycznych i obrazowaniu medycznym
Znajomość architektury sieci CNN i RNN

Program szkolenia

Konfiguracja środowiska dla danych medycznych (GPU, DICOM)
Architektura pipeline'u przetwarzania obrazów medycznych
Porównanie TensorFlow i PyTorch w kontekście biomedycznym
Zarządzanie dużymi zbiorami obrazów (data loaders, caching)

Architektura U-Net i jej warianty (Attention U-Net, U-Net++)
Segmentacja organów i zmian chorobowych
Metryki segmentacji (Dice, IoU) i ich interpretacja kliniczna
Post-processing wyników segmentacji

BioBERT i ClinicalBERT — modele językowe dla medycyny
Ekstrakcja informacji z dokumentacji klinicznej
Named Entity Recognition dla terminologii medycznej
Klasyfikacja tekstów klinicznych i raportów

Generative Adversarial Networks dla obrazów medycznych
Syntetyczne dane pacjentów z zachowaniem prywatności
Walidacja jakości danych syntetycznych
Strategie augmentacji dla rzadkich patologii

Federated learning — trenowanie modeli bez centralizacji danych
Architektura systemów federated learning w szpitalach
Wymogi HIPAA i RODO dla systemów AI w medycynie
Konteneryzacja i deployment modeli w środowisku klinicznym

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu Deep Learning w analizie danych biomedycznych w Python zalecamy: Zaawansowana znajomość Pythona i deep learning; Doświadczenie z TensorFlow lub PyTorch; Podstawowa wiedza o danych biomedycznych i obrazowaniu medycznym.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Data Scientists specjalizujący się w deep learning; Inżynierowie ML w sektorze medycznym i farmaceutycznym; Programiści Python rozwijający systemy AI dla healthcare.