Cursusinformatie

Invoering

Onze cursus is opgezet als een intensieve eendaagse cursus. U leert de benodigde materialen over gezondheid en veiligheid in de bouw om te slagen voor de cursus. Na afloop van de cursus doet u een online test, gebaseerd op wat u gedurende de dag hebt geleerd.

Doelstellingen

Na het behalen van uw testresultaten ontvangt u een bevestiging van uw CSCS-kaart. Vervolgens ontvangt u een bevestiging van uw testresultaten en uw CSCS-kaart. Uw originele CSCS-kaart en uw certificaat ontvangt u binnen 10 werkdagen.

Voor wie is deze bijeenkomst bedoeld?

Iedereen die op bouwplaatsen wil werken Iedereen die wil solliciteren naar een baan in de bouw Iedereen die op een bouwplaats in het Verenigd Koninkrijk wil werken (verplicht)

Trainingsmethode

• Voorafgaande beoordeling • Live groepsinstructie • Gebruik van praktijkvoorbeelden, casestudies en oefeningen • Interactieve deelname en discussie • Powerpointpresentatie, LCD en flip-over • Groepsactiviteiten en tests • Nabeoordeling

Programmaondersteuning

Dit programma wordt ondersteund door: * Interactieve discussies * Rollenspellen * Casestudies en het benadrukken van de technieken die de deelnemers tot hun beschikking hebben.

Dagelijkse agenda

Ochtend Aganda: * 9:00-9:30 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 9:30-11:30 (technische sessie) * 11:30-11:45 (koffiepauze) * 11:45-12:45 (technische sessie) * 12:45-13:00 (herhalingspauze) * 13:00-14:00 (CSCS-test) Middag Aganda: * 14:30-15:00 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 15:00-18:30 (technische sessie) * 18:30-18:45 (koffiepauze) * 18:45-19:45 (technische sessie) * 19:45-20:00 (herhalingspauze) * 20:00-21:00 (CSCS-test) Testen)

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

Week 02

Week 02

Week 03

Week 03

Week 04

Week 04

Week 05

Week 05

Week 06

Week 06

Week 07

Week 07

Week 08

Week 08

Week 09

Week 09