ESHub
Le programme officiel de certification des compétences en construction (CSCS)
ID du cours : 2501050108809ESH
Dates du cours : 05/01/25 Durée du cours : 1 Jour(s) d'étude Lieu du cours : Londres, Royaume-Uni
Catégorie de cours : Programmes uniques
Sous-catégories de cours :
Éducation et développement professionnel Santé, sécurité et bien-être Leadership et gestion Durabilité et pratiques environnementales Sécurité de la construction Durabilité environnementale Santé et bien-être Leadership et communication Assurance qualité Gestion des risques Développement des compétences techniques
Informations sur le cours
Introduction
Notre formation est conçue comme une formation intensive d'une journée. Vous y apprendrez les notions de santé et de sécurité dans le secteur de la construction nécessaires à la réussite de votre formation. À l'issue de la formation, vous passerez un test en ligne qui évaluera vos connaissances acquises au cours de la journée.
Objectifs
Après avoir réussi votre test, vous recevrez la confirmation de votre carte CSCS. Vous recevrez ensuite une confirmation de vos résultats et de votre carte CSCS. Votre carte CSCS originale et votre certificat vous parviendront sous 10 jours ouvrés.
À qui s'adresse cette formation ?
Toute personne souhaitant travailler sur des chantiers de construction Toute personne souhaitant postuler à un emploi dans le secteur de la construction Toute personne souhaitant accéder à un chantier de construction au Royaume-Uni (obligatoire)
Méthode de formation
• Pré-évaluation • Enseignement en groupe en direct • Utilisation d'exemples concrets, d'études de cas et d'exercices • Participation et discussion interactives • Présentation PowerPoint, écran LCD et tableau à feuilles mobiles • Activités et tests de groupe • Post-évaluation
Soutien au programme
Ce programme est soutenu par : * Des discussions interactives * Des jeux de rôle * Des études de cas et met en évidence les techniques à la disposition des participants.
Agenda quotidien
Agenda du matin : * 9h00-9h30 (pré-évaluation, compléter le registre et présence) * 9h30-11h30 (session technique) * 11h30-11h45 (pause-café) * 11h45-12h45 (session technique) * 12h45-13h00 (pause de révision) * 13h00-14h00 (test CSCS) Aganda de l'après-midi : * 14h30-15h00 (pré-évaluation, compléter le registre et présence) * 15h00-18h30 (session technique) * 18h30-18h45 (pause-café) * 18h45-19h45 (session technique) * 19h45-20h00 (pause de révision) * 20h00-21h00 (CSCS (Test)
Plans de cours
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
Semaine 02
Semaine 02
Semaine 03
Semaine 03
Semaine 04
Semaine 04
Semaine 05
Semaine 05
Semaine 06
Semaine 06
Semaine 07
Semaine 07
Semaine 08
Semaine 08
Semaine 09
Semaine 09
