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Nvidia Training Course : Medical AI Development with MONAI: Interactive Annotation Using NVIDIA NIM Microservices


  • sm-nmaid
  • Durée : 0.5 jour
  • Tarif : 750 € HT

97%

Taux de satisfaction clients
(sur 1838 évaluations du 19/05/21 au 18/03/26)

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Objectifs

In this course you will learn:
About project MONAI
About SDKs of MONAI: MONAI core, MONAI label, MONAI deploy, Model Zoo
How you can to participate in MONAI open-source projects through different working groups or through open-source contributions
How to use MONAI Label for annotation workflows
How to build your own MONAI Label application
About VISTA-3D NIM and how to integrate it with medical workflows such as MONAI Label
How MONAI Label integrates with multiple open-source viewers (3D Slicer, OHIF, XNAT-OHIF, QuPath and imagJ with impartial and CVAT)

Prérequis

Basic Python understanding and basic ML understanding.

Public

IT professionals

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 10 avril 2026
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Bon à savoir

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Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Sessions garanties

La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
modules

Les Modules
de formation

Module1
Course Outline

Introduction to project MONAI

Walk-through of multiple notebooks showing MONAI core: Basic training, Auto3dseg, performance acceleration MONAI label integration with 3d Slicer.
Creating your own app
MONAI label integration with OHIF viewer show casing pushing dicom data to Orthanc
MONAI label integration with XNAT through interactive annotation
MONAI label integration with XNAT for a deployment workflow
MONAI label integration with VISTA-3D NIM (Nvidia Inference Microservice)
MONAI label integration with QuPath for pathology annotation
MONAI label integration with impartial using imageJ for pathology annotation
MONAI label integration with CVAT for video annotation
Evaluation
Feedback

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