إي هاب
مخطط شهادة مهارات البناء الرسمية (CSCS)
معرف الدورة: 2501050108809ESH
تواريخ الدورة: 05/01/25 مدة الدورة: يوم/أيام دراسية واحد مكان الدورة: لندن، المملكة المتحدة
فئة الدورة: برامج فريدة
الفئات الفرعية للمقرر:
التعليم والتطوير المهني الصحة والسلامة والرفاهية القيادة والإدارة الاستدامة والممارسات البيئية سلامة البناء الاستدامة البيئية الصحة والرفاهية القيادة والتواصل ضمان الجودة إدارة المخاطر تطوير المهارات الفنية
معلومات الدورة
مقدمة
تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.
أهداف
بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.
من ينبغي أن يحضر؟
أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)
طريقة التدريب
• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق
دعم البرنامج
يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.
الأجندة اليومية
صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)
Course Outlines
Part 1 / 5
Foundations of AI in Healthcare
Day 1: Introduction to AI and its Role in Healthcare Transformation
Evolution of AI technologies in healthcare
Key terminologies: Machine learning, deep learning, and natural language processing
Industry trends driving AI adoption
Ethical considerations in AI implementation
Day 2: Data Management and Governance
Principles of data collection, storage, and preprocessing
Ensuring data quality, accuracy, and integrity
Regulatory frameworks: HIPAA, GDPR, and their implications
Building a robust data governance strategy
Day 3: Basics of Machine Learning
Types of machine learning: Supervised, unsupervised, and reinforcement learning
Common algorithms used in healthcare (e.g., decision trees, logistic regression)
Evaluating model performance using metrics like precision, recall, and F1-score
Addressing biases and limitations in machine learning models
Day 4: Data-Driven Strategies
Identifying actionable insights from healthcare datasets
Aligning data strategies with organizational objectives
Case study: Using predictive analytics to optimize hospital resource allocation
Workshop: Developing a data-driven strategic roadmap
Day 5: Artificial Neural Networks and Deep Learning
Understanding neural networks and their architecture
Applications of deep learning in medical imaging and diagnostics
Challenges in implementing deep learning models
Tools and platforms for building neural networks
Day 1: Introduction to AI and its Role in Healthcare Transformation
Evolution of AI technologies in healthcare
Key terminologies: Machine learning, deep learning, and natural language processing
Industry trends driving AI adoption
Ethical considerations in AI implementation
Day 2: Data Management and Governance
Principles of data collection, storage, and preprocessing
Ensuring data quality, accuracy, and integrity
Regulatory frameworks: HIPAA, GDPR, and their implications
Building a robust data governance strategy
Day 3: Basics of Machine Learning
Types of machine learning: Supervised, unsupervised, and reinforcement learning
Common algorithms used in healthcare (e.g., decision trees, logistic regression)
Evaluating model performance using metrics like precision, recall, and F1-score
Addressing biases and limitations in machine learning models
Day 4: Data-Driven Strategies
Identifying actionable insights from healthcare datasets
Aligning data strategies with organizational objectives
Case study: Using predictive analytics to optimize hospital resource allocation
Workshop: Developing a data-driven strategic roadmap
Day 5: Artificial Neural Networks and Deep Learning
Understanding neural networks and their architecture
Applications of deep learning in medical imaging and diagnostics
Challenges in implementing deep learning models
Tools and platforms for building neural networks
الأسبوع 02
الأسبوع 02
الأسبوع 03
الأسبوع 03
الأسبوع 04
الأسبوع 04
الأسبوع 05
الأسبوع 05
الأسبوع 06
الأسبوع 06
الأسبوع 07
الأسبوع 07
الأسبوع 08
الأسبوع 08
الأسبوع 09
الأسبوع 09
