වෛද්ය සිසුන්ට කෘතිම බුද්ධිය ඉගැන්වීම පිළිබඳ කැනේඩියානු ඉදිරිදර්ශනය

Nubile.com වෙබ් අඩවියට පිවිසීමට ස්තූතියි. ඔබ භාවිතා කරන බ්රව්සරයේ අනුවාදය සීමිත CSS සහාය ඇත. හොඳම ප්රති results ල සඳහා, ඔබගේ බ්රව්සරයේ නව අනුවාදයක් (හෝ ඉන්ටර්නෙට් එක්ස්ප්ලෝරර් හි අනුකූලතා මාදිලිය අක්රිය කිරීම) භාවිතා කරමු. මේ අතර, අඛණ්ඩ සහයෝගය සහතික කිරීම සඳහා, අපි වෙබ් අඩවිය මෝස්තරයක් හෝ ජාවාස්ක්රිප්ට් නොමැතිව පෙන්වයි.
සායනික කෘතිම බුද්ධි බුද්ධි බුද්ධි තොරතුරු (AI) වේගයෙන් වර්ධනය වන නමුත් දැනට වෛද්ය පාසල් විෂය මාලාව මෙම ප්රදේශය ආවරණය වන පරිදි සීමිත ඉගැන්වීමක් ලබා දෙයි. මෙහිදී අපි කෘතිම බුද්ධි පුහුණු පා course මාලාවක් විස්තර කරන්නේ අප විසින් සංවර්ධනය කර කැනේඩියානු වෛද්ය සිසුන්ට ලබා දුන් අතර අනාගත පුහුණුව සඳහා නිර්දේශ ඉදිරිපත් කරමු.
වෛද්ය විද්යාවේ කෘතිම බුද්ධි අංශ (AI) සේවා ස්ථානවල කාර්යක්ෂමතාව සහ ආධාර සායනික තීරණ ගැනීම වැඩි දියුණු කළ හැකිය. කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීම ආරක්ෂිතව මග පෙන්වීම සඳහා වෛද්යවරුන්ට කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ යම් අවබෝධයක් තිබිය යුතුය. AI ආකෘති සහ සත්යාපන ක්රියාවලි 2 වැනි පැහැදිලි කිරීම වැනි බොහෝ අදහස් AI සංකල්ප ඉගැන්වීම. කෙසේ වෙතත්, විශේෂයෙන් ජාතික මට්ටමින් ව්යුහාත්මක සැලසුම් කිහිපයක් ක්රියාත්මක කර ඇත. පින්ටෝ ඩොස් සැන්ටොස් සහ ඒ අල් .3. වෛද්ය සිසුන් 263 දෙනෙකු සමීක්ෂණය කළ අතර 71% ක් එකඟ වූ අතර ඔවුන්ට කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ පුහුණුව අවශ්ය බව එකඟ විය. වෛද්ය ප්රේක්ෂක පිරිසකට කෘතිම බුද්ධිය ඉගැන්වීම සඳහා බොහෝ විට පුළුල් දැනුමක් ඇති සිසුන් සඳහා තාක්ෂණික හා තාක්ෂණික නොවන සංකල්ප ඒකාබද්ධ කරන ප්රවේශමෙන් සැලසුම අවශ්ය වේ. අපගේ අත්දැකීම් අපි වැඩ මාලාවක් මාලාවේ AI වැඩමුළු තුනකින් වෛද්ය සිසුන් තිදෙනෙකු සහ අනාගත වෛද්ය අධ්යාපනය සඳහා වන අනාගත වෛද්ය අධ්යාපනය සඳහා නිර්දේශ ඉදිරිපත් කරන්නෙමු.
වෛද්ය සිසුන් සඳහා වෛද්ය සිසුන් සඳහා වන or ෂධ වැඩමුළුවේ කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ කෘතිම බුද්ධිය හඳුන්වා දීම 2019 පෙබරවාරි සහ අප්රේල් 2021 අතර තුන් වතාවක් පැවැත්විණි. පා course මාලාවේ වෙනස්කම් පිළිබඳ කෙටි විස්තරයක් සහිතව, රූප සටහන 1 හි දැක්වේ. අපගේ පා ​​course මාලාව ඇත ප්රාථමික ඉගෙනීමේ අරමුණු තුනක්: කෘතිම බුද්ධි යෙදුම්වල දත්ත සැකසෙන ආකාරය, කෘතිම බුද්ධි සාහිත්යය සායනික යෙදුම් සඳහා කෘතිම බුද්ධි සාහිත්යය විශ්ලේෂණය කර කෘතිම බුද්ධිය වර්ධනය කර ඉංජිනේරුවන් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කිරීමට ඇති අවස්ථාවන්ගෙන් ප්රයෝජන ගන්න.
නිල් යනු දේශනයේ මාතෘකාව වන අතර ලා නිල් යනු අන්තර්ක්රියාකාරී ප්රශ්න හා පිළිතුරු කාලයයි. අළු අංශය යනු කෙටි සාහිත්ය සමාලෝචනයේ කේන්ද්රයයි. තැඹිලි කොටස් යනු කෘතිම බුද්ධි ආකෘති හෝ ශිල්පීය ක්රම විස්තර කරන තෝරාගත් සිද්ධි අධ්යයන ය. ග්රීන් යනු සායනික ගැටලු විසඳීම සහ ආකෘති ඇගයීමට කෘතිම බුද්ධිය ඉගැන්වීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති මඟ පෙන්වන ක්රමලේඛන පා course මාලාවකි. ශිෂ්ය අවශ්යතා තක්සේරු කිරීම මත වැඩමුළු වල අන්තර්ගතය හා කාලසීමාව වෙනස් වේ.
පළමු වැඩමුළුව පෙබරවාරි සිට 2019 අප්රේල් දක්වා බ්රිතාන්ය කොලොම්බියා විශ්ව විද්යාලයේ දී පැවැත්වූ අතර, සහභාගී වූවන්ගේ 8 දෙනා ධනාත්මක ප්රතිපෝෂණය 4 ක් ලබා දුන්හ. කොවිඩ් 19 දෙනා නිසා දෙවන වැඩමුළුව 2020 නොවැම්බර් 30 වන දින පාහේ පවත්වාගෙන යනු ලැබූ අතර වෛද්ය සිසුන් 222 දෙනෙකු සහ කැනේඩියානු වෛද්ය පාසල් 8 ක පදිංචිකරුවන් 3 දෙනෙකු ලියාපදිංචි කරන ලදී. ඉදිරිපත් කිරීමේ විනිවිදක සහ කේතය විවෘත ප්රවේශ අඩවියකට උඩුගත කර ඇත (http:/ උපකල්පනය (http:/ උපකල්පනය. Gogithub.io). පළමු පුනරාවර්තනයේ ප්රධාන ප්රතිපෝෂණය වූයේ දේශන තීව්ර වූ අතර ද්රව්යමය න්යායාත්මක ය. කැනඩාවේ විවිධ කාල කලාප හය හයේ සේවය කිරීම අතිරේක අභියෝග මතු කරයි. මේ අනුව, දෙවන වැඩමුළුව සෑම සැසිවාරයක්ම පැය 1 කට කෙටි කර, පා course මාලා ද්රව්ය සරල කර, වැඩි සිද්ධි අධ්යයන එකතු කළ අතර, අවම නිදොස් කිරීම සඳහා සහභාගිවන්නන්ට ස්නිපෙට් කේතය සම්පූර්ණ කිරීමට ඉඩ සලසන බොයිලර් ප්ලේචිකිත් වැඩසටහන් නිර්මාණය කළේය (කොටුව 1). දෙවන පුනරාවර්තනයෙන් ප්රධාන ප්රතිපෝෂණය ඇතුළත් වූයේ ක්රමලේඛන අභ්යාස පිළිබඳ ධනාත්මක ප්රතිපෝෂණය සහ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ව්යාපෘතියක් සඳහා සැලසුම් නිරූපණය කිරීම සඳහා ඉල්ලීමක් ඇතුළත් විය. එබැවින්, අපගේ තුන්වන වැඩමුළුවේදී 2021 මාර්තු මාසයේදී වෛද්ය සිසුන් 126 දෙනෙකු සඳහා පාහේ, ව්යාපෘති පිළිබඳ වැඩමුළු සංකල්ප භාවිතා කිරීමේ බලපෑම විදහා දැක්වීම සඳහා අපි වඩාත් අන්තර්ක්රියාකාරී කේතීකරණ අභ්යාස සහ ව්යාපෘති ප්රතිපෝෂණ සැසි අපට ඇතුළත් කළෙමු.
දත්ත විශ්ලේෂණය: දත්ත රටාවන් විශ්ලේෂණය කිරීම, සැකසීම සහ සන්නිවේදනය කිරීමෙන් දත්තවල අර්ථවත් රටාවන් දත්ත වලින් හඳුනා ගන්නා සංඛ්යාලේඛනවල අධ්යයන ක්ෂේත්රයක්.
දත්ත කැණීම: දත්ත හඳුනා ගැනීම සහ නිස්සාරණය කිරීමේ ක්රියාවලිය. කෘතිම බුද්ධිය සන්දර්භය තුළ, සෑම බොහෝ නියැදියකම බහුවිධ විචල්යයන් සමඟ මෙය බොහෝ විට විශාලය.
මානයිතභාවය අඩු කිරීම: මුල් දත්ත කට්ටලයේ වැදගත් ගුණාංගවල වැදගත් ගුණාංග සැලකිල්ලට ගනිමින් බොහෝ තනි ලක්ෂණ සහිත දත්ත අඩු කිරීමේ ක්රියාවලිය අඩු කිරීම.
ලක්ෂණ (කෘතිම බුද්ධියේ සන්දර්භය තුළ): නියැදියක මැනිය හැකි ගුණාංග. බොහෝ විට "දේපල" හෝ "විචල්ය" සමඟ එකිනෙකට වෙනස් ලෙස භාවිතා කරයි.
ශ්රේණියේ සක්රිය කිරීමේ සිතියම: කෘතිම බුද්ධි ආකෘති (විශේෂයෙන් පුරෝකථනය කර ඇති දත්ත හෝ රූපවල කලාප හඳුනා ගැනීම සඳහා ජාලයේ අවසාන කොටස ප්රතිරාවය කිරීමේ ක්රියාවලිය විශ්ලේෂණය කිරීමේ ක්රියාවලිය විශ්ලේෂණය කරන කෘතිම බුද්ධි බුද්ධි ආකෘති (විශේෂයෙන් විශේෂයෙන් සකස් කරන ලද නෙට්වර්ක්ස්), එය විශ්ලේෂණය කරයි.
සම්මත ආකෘතිය: සමාන කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා පෙර පුහුණු කර ඇති පවතින AI ආකෘතියකි.
පරීක්ෂා කිරීම (කෘතිම බුද්ධියේ සන්දර්භය තුළ): ආකෘතියක් දත්ත භාවිතා කරමින් දත්ත භාවිතා කරන ආකාරය නිරීක්ෂණය කිරීම.
පුහුණුව (කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ සන්දර්භය තුළ): දත්ත හා ප්රති results ල සමඟ ආකෘතියක් සැපයීම, ආදර්ශය නව දත්ත භාවිතා කරමින් කාර්යයන් ඉටු කිරීමේ හැකියාව ප්රශස්ත කිරීම සඳහා ආකෘතිය එහි අභ්යන්තර පරාමිතීන් සකස් කරයි.
දෛශිකය: දත්ත අරාබි. යන්ත්ර ඉගෙනීමේදී, සෑම අරාව මූලද්රව්යයක්ම සාමාන්යයෙන් නියැදියේ සුවිශේෂී ලක්ෂණයකි.
එක් එක් මාතෘකාව සඳහා ඉලක්කගත ඉගෙනීමේ අරමුණු ඇතුළුව අප්රේල් 2021 සඳහා නවතම පා courses මාලා 1 හි වගුව 1 ලැයිස්තුගත කරයි. මෙම වැඩමුළුව කාර්මික මට්ටමට අළුත් අය සඳහා අදහස් කරන අතර උපාධිධාරී වෛද්ය උපාධියෙකුගේ පළමු වසරෙන් ඔබ්බට කිසිදු ගණිතමය දැනුමක් අවශ්ය නොවේ. මෙම පා course මාලාව වෛද්ය සිසුන් 6 දෙනෙකු සහ ගුරුවරුන් තිදෙනෙකු ඉංජිනේරු විද්යාවේ උසස් උපාධි ලබා ඇත. ඉංජිනේරුවන් ඉගැන්වීම සඳහා කෘතිම බුද්ධි න්යායක් සංවර්ධනය කරන අතර වෛද්ය සිසුන් සායනිකව අදාළ ද්රව්ය ඉගෙනීමයි.
වැඩමුළු අතර දේශන, සිද්ධි අධ්යයන සහ මඟ පෙන්වීම් ක්රමලේඛනය ඇතුළත් වේ. පළමු දේශනයේදී, දත්ත දෘශ්යකරණය, ලොජිස්ටික් රෙගුලාසි සහ විස්තරාත්මක හා ප්රේරක සංඛ්යාලේඛන ඇතුළු ජීව විශ්ලේෂණයේ දත්ත විශ්ලේෂණය පිළිබඳ තෝරාගත් සංකල්ප සමාලෝචනය කරමු. දත්ත විශ්ලේෂණය කෘතිම බුද්ධියේ පදනම වුවද, දත්ත පතල් කැණීම, වැදගත් කරුණු හෝ අන්තර්ක්රියාකාරී දෘශ්යකරණය වැනි මාතෘකා අපි බැහැර කරමු. මෙයට හේතුව කාල සීමාවන් නිසා සහ සමහර උපාධි අපේක්ෂකයින්ට ජෛව ආශ්රිත සිසුන් සඳහා පූර්ව පුහුණුව ඇති අතර වැඩි සුවිශේෂී යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මාතෘකා ආවරණය කිරීමට අවශ්ය වූ නිසාය. පසුකාලීන දේශනය නවීන ක්රම හඳුන්වා දී AI ගැටළු සකස් කිරීම, AI ආකෘති සැකසීමේ, වාසි සහ ආදර්ශ පරීක්ෂණ සහ ආදර්ශ පරීක්ෂණ. පවත්නා කෘතිම බුද්ධි උපකරණ පිළිබඳ සාහිත්ය හා ප්රායෝගික පර්යේෂණ මගින් දේශනවල අනුපූරක වේ. පවත්නා කෘතිම බුද්ධි උපාංගවල සීමාවන් අවබෝධ කර ගැනීම ඇතුළුව සායනික ප්රශ්න ආමන්ත්රණය කිරීම සඳහා ආකෘතියක කාර්යක්ෂමතාව සහ ශක්යතාව තක්සේරු කිරීමට අවශ්ය කුසලතා අපි අවධාරණය කරමු. නිදසුනක් වශයෙන්, කුප්පර්මන් සහ වෙනත් පෙළේ තුවාල මාර්ගෝපදේශයන් අර්ථකථනය කරන ලෙස අපි ශිෂ්යයන්ගෙන් ඉල්ලා සිටිමු. 5 වන, 5 වන අල්. වෛද්යවරුන් වෙනුවට ආදේශ කිරීම වෙනුවට වෛද්යවරුන්ගේ අර්ථ නිරූපණය කිරීම සඳහා පුරෝකථනය කරන විශ්ලේෂණ සඳහා මෙය පොදු උදාහරණයක් බව අපි අවධාරණය කරමු.
පවතින විවෘත මූලාශ්ර ඇරඹුම් උදාහරණ වල (https://github.com/ :://githaimed/ubcaimed.github.iorgramming_example_example_example_example_example. . සහ පරීක්ෂා කිරීම. අපි ගූගල් කොලම් නෝට්බුක් භාවිතා කරමු (ගූගල් එල්එල්සී, මවුන්ටන් දර්ශනය, සීඒ), එය වෙබ් බ්රව්සරයකින් පයිතන් කේතයක් ක්රියාත්මක කිරීමට ඉඩ සලසයි. රූප සටහන 2 හි ක්රමලේඛක අභ්යාසයක් සඳහා උදාහරණයක් සපයයි. මෙම අභ්යාසය යනු විස්කොන්සින් විවෘත පියයුරු නිරූපණ දත්ත කට්ටලය සහ තීරණ ගස ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරමින් අක්රමිකතා අනාවැකි කීම ඇතුළත් වේ.
අදාළ මාතෘකා පිළිබඳ සතිය පුරා වර්තමාන වැඩසටහන් සහ ප්රකාශිත AI යෙදුම් අයදුම්පත් වලින් උදාහරණ තෝරන්න. ක්රමලේඛන මූලද්රව්යයන්ට අනාගත සායනික භාවිතයන් පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා ගැනීම සඳහා අදාළ යැයි සලකන්නේ නම්, සායනික අත්හදා බැලීම් සඳහා භාවිතා කිරීමට සූදානම්ද යන්න තීරණය කිරීම සඳහා ආකෘති ඇගයීමට ලක් කරන්නේ කෙසේද යන්නයි. මෙම උදාහරණවලින් වෛද්ය රූප පරාමිතීන් මත පදනම්ව පිළිකා අනුගාමිකයන් ලෙස පිළිකා ඇති කරන ලද සම්පූර්ණ මට්ටමේ සිට අවසානය දක්වා යෙදුමට මෙම උදාහරණ වේ.
පූර්ව දැනුමේ විෂමජාතීය. අපගේ සහභාගිවන්නන් ඔවුන්ගේ ගණිත දැනුමේ මට්ටමට වෙනස් වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, උසස් ඉංජිනේරු පසුබිම් සහිත සිසුන් තමන්ගේ ෆෝටියර් පරිවර්තනය කරන්නේ කෙසේද යන්න වැනි වැඩි ගැඹුරු ද්රව්ය සොයමින් සිටිති. කෙසේ වෙතත්, පංතියේ ෆූරියර් ඇල්ගොරිතම ගැන සාකච්ඡා කිරීම කළ නොහැකි නිසා සං signal ා සැකසුම් පිළිබඳ ගැඹුරු දැනුමක් අවශ්ය වන්නේ එයට හේතුවෙනි.
පැමිණීමේ ගලායාම. පසු විපරම් රැස්වීම්වලට සහභාගී වීම, විශේෂයෙන් සබැඳි ආකෘති වල. විසඳුමක් විය හැක්කේ පැමිණීම නිරීක්ෂණය කිරීම සහ සම්පූර්ණ කිරීමේ සහතිකයක් ලබා දීමයි. උපාධියක් හැදෑරීමට සිසුන්ට දිරිගැන්විය හැකි සිසුන්ගේ බාහිර අධ්යයන කටයුතුවල පිටපත් මා විසින් හඳුනාගෙන ඇති වෛද්ය පාසල් ප්රසිද්ධියට පත්ව සිටිති.
පා se මාලා නිර්මාණය: AI පරමාදර්ශී බොහෝ උප ක්ෂේත්ර බොහෝ උපහාසාත්මක බැවින්, සුදුසු ගැඹුර හා පළලෙහි මූලික සංකල්ප තෝරා ගැනීම අභියෝගාත්මක විය හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, රසායනාගාරයේ සිට සායනය දක්වා AI මෙවලම් භාවිතා කිරීමේ අඛණ්ඩතාව වැදගත් මාතෘකාවකි. දත්ත පෙර සැකසුම්, ආදර්ශ ගොඩනැගීම සහ වලංගු කිරීම අප ආවරණය කරන අතරම, අප වඩාත්ම අද්විතීය AI සංකල්ප කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීම වැනි මාතෘකා ඇතුළත් නොවේ. අපගේ මඟ පෙන්වන මූලධර්මය වන්නේ සාක්ෂරතාවය මිස කුසලතා වැඩි දියුණු කිරීමයි. උදාහරණයක් ලෙස, ආකෘති සැකසීම් ආදාන විශේෂාංග අර්ථකථනය සඳහා වැදගත් වන්නේ කෙසේද යන්න තේරුම් ගැනීම. මෙය කළ හැකි එක් ක්රමයක් නම්, අගවිනිසුරු සක්රිය කිරීමේ සිතියම් භාවිතා කිරීමයි. කෙසේ වෙතත්, මේ සඳහා බහුකාර්ය කැල්කියුලස් අවශ්ය වන අතර එය හඳුන්වා දිය නොහැක. ගණිතමය විධිමත්වාදයකින් තොරව දෛශික ලෙස දත්ත සමඟ වැඩ කරන්නේ කෙසේද යන්න පැහැදිලි කිරීමට අප උත්සාහ කළ නිසා පොදු පාරිභාෂිතයක් වර්ධනය කිරීම අභියෝගයක් විය. නිදසුනක් වශයෙන්, විවිධ යෙදුම් එකම අර්ථයක් ඇති බව සලකන්න, නිදසුනක් වශයෙන්, වසංගත රෝග විද්යාව, "ලක්ෂණය" "විචල්ය" හෝ "ගුණාංගයක්" ලෙස විස්තර කෙරේ.
දැනුම රඳවා ගැනීම. AI හි අයදුම්පත සීමිත බැවින් සහභාගිවන්නන්ට දැනුම රඳවා ගැනීමට ඉතිරිව ඇති තරමට. වෛද්ය පාසල් විෂය මාලාව බොහෝ විට ප්රායෝගික භ්රමණයන්හි දැනුම ශක්තිමත් කිරීම සඳහා පරතරය පුනරාවර්තනය වන අතර එය AI අධ්යාපනයට ද යෙදිය හැකිය.
සාක්ෂරතාවයට වඩා වෘත්තීයභාවය වැදගත් ය. ද්රව්යයේ ගැඹුර ගණිතමය දෘඩතාවයකින් තොරව නිර්මාණය කර ඇති අතර එය සායනික පා courses මාලා කෘතිම බුද්ධිය දියත් කිරීමේදී ගැටළුවක් විය. ක්රමලේඛන උදාහරණ වලදී, ක්ෂේත්ර පුරවා සම්පූර්ණ ක්රමලේඛන පරිසරයක් සකස් කරන්නේ කෙසේදැයි සොයා නොගෙන සෑම විටම මෘදුකාංගය සපුරා නොගෙන අපි මෘදුකාංගය පවත්වාගෙන යාමට ඉඩ සලසන අච්චු වැඩසටහනක් භාවිතා කරමු.
කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ උත්සුකයන්: කෘතිම බුද්ධිය සමහර සායනික රාජකාරි 3 වෙනුවට ආදේශ කළ හැකි බවට පුළුල් කනස්සල්ලක් ඇත. මෙම ගැටළුව විසඳීම සඳහා, නියාමකයින් විසින් අනුමත කරන ලද AI තාක්ෂණයන් සියල්ලම පාහේ වෛද්යවරයා අධීක්ෂණ 11 ක් අවශ්ය බව අපි AI හි සීමාවන් විස්තර කරමු. ඇල්ගොරිතම පක්ෂග්රාහීත්වයට ගොදුරු වන නිසා පක්ෂග්රාහී වන නැඹුරුවාවේ වැදගත්කම ද අපි අවධාරණය කරමු, විශේෂයෙන් දත්ත කට්ටලය විවිධාංගීකරණය නොවේ නම්. එහි ප්රති, ලයක් වශයෙන්, එක් එක් උප සමූහයක් වැරදියට ආදර්ශනය කළ හැකි අතර, අසාධාරණ සායනික තීරණ ගැනීමට තුඩු දිය හැකිය.
සම්පත් ප්රසිද්ධියේ ලබා ගත හැකිය: දේශන විනිවිදක සහ කේතය ඇතුළුව ප්රසිද්ධියේ පවතින සම්පත් අප විසින් නිර්මාණය කර ඇත්තෙමු. කාල කලාප සඳහා සමමුහුර්තව අන්තර්ගතයට ප්රවේශ වීම සීමිත වුවද, විවෘත මූලාශ්ර අන්තර්ගතය AI විශේෂ ise තාවයේ සිට සියලුම වෛද්ය විද්යාලවල විශේෂ ise දැනුම ලබා ගත නොහැකි බැවින් අකරුපත්ජනක අන්තර්ගතය සඳහා පහසු ක්රමයකි.
අන්තර් සම්බන්ධතාවය: මෙම වැඩමුළුව: මෙම වැඩමුළුව යනු වෛද්ය සිසුන් ඉංජිනේරුවන් සමඟ පා courses මාලා සමඟ සැලසුම් කිරීම සඳහා වෛද්ය සිසුන් විසින් ආරම්භ කරන ලද හවුල් ව්යාපාරයකි. මෙය ක්ෂේත්ර දෙකෙහිම සහයෝගිත අවස්ථා සහ දැනුම හිඟයන් පෙන්නුම් කරන අතර අනාගතයේදී දායක විය හැකි විභව භූමිකාව තේරුම් ගැනීමට සහභාගිවන්නන්ට ඉඩ සලසයි.
AI මූලික නිපුණතා නිර්වචනය කරන්න. නිපුණතා ලැයිස්තුවක් නිර්වචනය කිරීම පවත්නා නිපුණතා පදනම් කරගත් වෛද්ය විෂය මාලාවට ඒකාබද්ධ කළ හැකි ප්රමිතිගත ව්යුහයක් සපයයි. මෙම වැඩමුළුව දැනට ඉගෙනුම් වෛෂයික මට්ටම් 2 (අවබෝධය), 3 (අයදුම්පත) සහ බ්ලූම්ගේ වර්ගීකරණයේ 4 (විශ්ලේෂණය) භාවිතා කරයි. ව්යාපෘති නිර්මාණය කිරීම වැනි වර්ගීකරණය ඉහළ මට්ටමේ සම්පත් තිබීම, දැනුම තවදුරටත් ශක්තිමත් කළ හැකිය. සායනික විශේෂ experts යින් සමඟ වැඩ කිරීම අවශ්ය වන්නේ AI මාතෘකා සායනික වැඩ ප්රවාහය සඳහා යොදා ගත හැකි ආකාරය තීරණය කිරීම සහ සම්මත වෛද්ය විෂයමාලා සඳහා දැනටමත් ඇතුළත් කර ඇති පුනරාවර්තන මාතෘකා ඉගැන්වීම වැළැක්වීම සඳහා ය.
AI භාවිතා කරමින් සිද්ධි අධ්යයන සාදන්න. සායනික උදාහරණවලට සමානව, සිද්ධි පාදක ඉගෙනීම සායනික ප්රශ්නවලට ඔවුන්ගේ අදාළත්වය ඉස්මතු කිරීමෙන් වියුක්ත සංකල්ප නැවත ශක්තිමත් කළ හැකිය. නිදසුනක් වශයෙන්, එක් වැඩමුළු අධ්යයනය මඟින් ගූගල් හි AI මත පදනම් වූ දියවැඩියා රෝගියාගේ දෘෂ්ටිinophy හඳුනාගැනීමේ පද්ධතිය 13 බාහිර වලංගු කිරීමේ අවශ්යතා සහ නියාමන අනුමත මාර්ගවල.
පළපුරුදු ඉගෙනීම භාවිතා කරන්න: තාක්ෂණික කුසලතා සායනික අභ්යාසලාභීන්ගේ භ්රමණය වන ඉගෙනුම් අත්දැකීම් වලට සමානව ශාස්ත්රපති, අවධානය යොමු කිරීම සහ නැවත නැවත අයදුම්පතක් අවශ්ය වේ. එක් විභව විසඳුමක් වන්නේ ඉංජිනේරු අධ්යාපනය පිළිබඳ දැනුම රඳවා තබා ගැනීම සඳහා වාර්තා වී ඇති පෙරළෙන පන්ති කාමර ආකෘතියයි. මෙම ආකෘතියේ සිසු සිසුවියන් ස්වාධීනව ස්වාධීනව හා පන්ති කාලය විසඳීම සඳහා න්යායාත්මක තොරතුරු සමාලෝචනය කරන අතර සිද්ධි අධ්යයන මගින් ගැටළු විසඳීම සඳහා කැපවී සිටිති.
බහුවිධ සහභාගිවන්නන් සඳහා පරිමාණය: අපි AI දරුකමට හදා ගැනීම, විවිධ විෂයයන් ඇතුළු විවිධ විනයන් හරහා සහයෝගීතාවයට සම්බන්ධ වීම ගැන අපි අපේක්ෂා කරමු. එබැවින්, විෂයමාලා විවිධ දෙපාර්තමේන්තු වලින් පී ulty ය සමඟ පී ulty ය සමඟ සාකච්ඡා කර සෞඛ්ය සේවා විවිධ අංශවලට ගැලපෙන පරිදි සකස් කිරීම.
කෘතිම බුද්ධිය අධි තාක්ෂණය වන අතර එහි මූලික සංකල්ප ගණිතය හා පරිගණක විද්යාව හා සම්බන්ධ වේ. කෘතිම බුද්ධිය වටහා ගැනීම සඳහා සෞඛ්ය සේවකයින් පුහුණු කිරීම අන්තර්ගත තේරීම, සායනික අදාළත්වය සහ බෙදා හැරීමේ ක්රමවල අද්විතීය අභියෝග ඉදිරිපත් කරයි. අධ්යාපන වැඩමුළුවල AI හි ලබාගත් තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය අනාගත අධ්යාපන ators යින් විසින් AI වෛද්ය අධ්යාපනයට ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා නව්ය මාර්ග කරා ළඟා වීමට උපකාරී වනු ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙමු.
ගූගල් කොලම් පයිතන් ස්ක්රිප්ට් යනු විවෘත මූල්කමකි.
හිතෝපදේශ, කේ.ජී. සහ ඛාන්, එස්. වෛද්ය අධ්යාපනය: ක්රියාවට නැංවීම. අක්කාඩ්. ඖෂධය. 88, 1407-1410 (2013).
මැකෝයි, එල්.ජී. ආදිය. වෛද්ය සිසුන්ට කෘතිම බුද්ධිය ගැන දැනගත යුතු දේ කුමක්ද? Npzh අංක. බෙහෙත් 3, 1-3 (2020).
ඩොස් සැන්ටොස්, ඩීපී, සහ වෙනත් අය. කෘතිම බුද්ධිය පිළිබඳ වෛද්ය සිසුන්ගේ ආකල්ප: බහු බඳුනක්. යුරෝ. විකිරණ. 29, 1640-1646 (2019).
විදුලි පංකාව, කි.යූ, හූ, ආර්. සහ සිංගලා, ආර්. වෛද්ය සිසුන් සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීම හැඳින්වීම: නියමු ව්යාපෘතියක්. ජේ. මෙඩ්. උගන්වන්න. 54, 1042-1043 (2020).
කූපර්මන් එන්, සහ වෙනත් අල්. හිස තුවාල වීමෙන් පසු සායනිකව සැලකිය යුතු මොළයේ තුවාල වීමේ දුර්වල ලෙස ළමයින් හඳුනා ගැනීම: අනාගත සහයෝගී අධ්යයනය. ලැන්කෙට් 374, 1160-1170 (2009).
වීදිය, ඩබ්ලිව්එන්, වුල්බර්ග්, ඕ සහ මැන්ගසියාරියානු, ඕල්. පියයුරු පිළිකා රෝග විනිශ්චය සඳහා න්යෂ්ටික ලක්ෂණ විශේෂාංග නිස්සාරණය. ජෛව වෛද්ය විද්යාව. රූප සැකසීම. ජෛව වෛද්ය විද්යාව. Isiss. 1905, 861-870 (1993).
සෞඛ්ය සේවා සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘති සංවර්ධනය කරන්නේ කෙසේද යන්න චෙන්, පීඑච්සී, ලියු, වයි. සහ පෙන්, එල්. නැට්. මතෙ. 18, 410-414 (2019).
සෙල්වරාජු, ආර්.ආර්. ග්රැඩ්-කැම්: ශ්රේණියේ පාදක දේශීයකරණය හරහා ගැඹුරු ජාලවල දෘශ්ය අර්ථකථනය. පරිගණක දැක්ම පිළිබඳ IEEE ජාත්යන්තර සමුළුවේ ක්රියාමාර්ග, 618-626 (2017).
කුමාරවෙල් බී, ස්ටුවර්ට් කේ සහ ඉලික් ඩී. ඒ. BMK වෛද්ය විද්යාව. උගන්වන්න. 21, 1-9 (2021).
කොලචලමා වී.බී සහ කෑගි ගීතා ගීතා මැෂිම ඉගෙනීම සහ වෛද්ය අධ්යාපනය. Npzh අංක. ඖෂධය. 1, 1-3 (2018).
වෑන් ලීටාවන්, කේ.ජී., ෂේල්කාම්ප්, එස්, ෂාල්, රට්ටන්, එම්.ජේ., වෑන් ගින්නෝන්, බී. විකිරණ විද්යාවේ එම්. යුරෝ. විකිරණ. 31, 3797-3804 (2021).
ටොපෝල්, ඊ.ජේ. අධි රංග medicine ෂධ: මානව හා කෘතිම බුද්ධිය අභිසාරීතාව අභිසාරීතාව. නැට්. ඖෂධය. 25, 44-56 (2019).
ඇඳ, ඊ. සහ වෙනත් අල්. දියවැඩියා දෘෂ්ටි ගති විද්යාව හඳුනා ගැනීම සඳහා සායනයේ යොදවා ඇති ගැඹුරු ඉගෙනුම් ක්රමයක් පිළිබඳ මානව කේන්ද්රීය ඇගයීම. පරිගණක පද්ධතිවල (2020) මානව සාධක පිළිබඳ මානව සාධක පිළිබඳ 2020 චි සමුළුවේ කටයුතු.
කර්, බී. ඉංජිනේරු අධ්යාපනයේ පෙරළෙන පන්ති කාමරය: පර්යේෂණ සමාලෝචනයක්. අන්තර්ක්රියාකාරී සහයෝගී ඉගෙනුම් කටයුතු පිළිබඳ 2015 ජාත්යන්තර සමුළුවේ ක්රියා පටිපාටි (2015).
කතුවරුන් වන ඩැනියෙල් වෝකර්, ටිම් සල්කසූඩින් සහ ජෛව වෛද්ය සාන්ඩ් ස්න්ඩල්ට්රා සහ ජෛව වෛද්ය සැන්ඩර්ස්ට් සහ උපකාරක හා අරමුදල් සැපයීම සඳහා බ්රිතාන්ය කොලොම්බියාවේ විශ්ව විද්යාලයේ කෘතිම බුද්ධි බුද්ධි පර්යේෂණ පොකුරු.
වැඩමුළු ඉගැන්වීමේ අන්තර්ගතය වැඩමුළු සංවර්ධනය කිරීම සඳහා ආර්.එච්., පීපී, පීපී, සීඑච්එච්, ආර්එස් සහ මා වගකිව යුතු ය. ක්රමලේඛන උදාහරණ සංවර්ධනය කිරීමේ ආර්එච් සහ පීපී වගකිව යුතු විය. ව්යාපෘතියේ සැපයුම් සංවිධානයට සහ පී.ටී., එම්ටී, එම්ටී සහ පී.ඊ. රූප සහ වගු නිර්මාණය කිරීමේ ආර්එච්, එම්ටී, එම්ටී, රු. ලේඛනය කෙටුම්පත් කිරීම හා සංස්කරණය කිරීම සඳහා RH, KYF, PP, O, XH, OY, TL, MO, M..
සන්නිවේදන medicine ෂධය ස්තූතියි කැරොලින් මැක්ග්රෙගර්, ෆැබියෝ මොරස් සහ ආතිත්ය බෝරකති ඔවුන්ගේ දායකත්වය සඳහා මෙම කෘතිය සමාලෝචනය සඳහා.