SZTUCZNA INTELIGENCJA AI I UCZENIE MASZYNOWE ML W WALIDACJI SYSTEMÓW I INTEGRALNOŚCI DANYCH NA PODSTAWIE PRZEWODNIKA GAMP AI

Wstęp i wprowadzenie do szkolenia oraz kontekstu regulacyjnego AI/ML
Kluczowe koncepcje sztucznej inteligencji (AI) w środowisku GxP
Cykl życia podsystemu uczenia maszynowego (ML) wg GAMP 5 oraz GAMP AI
Trenowanie i testowanie modeli na przykładach – modele predykcyjne i wizualne, przygotowanie danych do trenowania, adnotacja danych
Nowości i kluczowe zmiany wynikające z przewodnika GAMP AI
Walidacja systemów AI i ML w kontekście wymagań regulacyjnych (Annex 22)
Przykłady systemów skomputeryzowanych opartych na modelach językowych (LLM) oraz usługach chmurowych
Dobra praktyka uczenia maszynowego (GMLP) według wytycznych FDA