TinyML ve zdravotnictví: Umělá inteligence na nositelných zařízeních Počítačový Kurz
TinyML představuje integraci strojového učení do nízkoenergetických a z hlediska zdrojů omezených nositelných i zdravotnických zařízení.
Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro praktiky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení založená na TinyML pro monitorování zdravotního stavu a diagnostické účely.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Navrhnout a nasadit modely TinyML pro okamžitý zpracování zdravotnických dat.
- Shromažďovat, předzpracovávat a vyhodnocovat data ze biosenzorů za účelem získání poznatků pomocí umělé inteligence.
- Optimalizovat modely pro nositelná zařízení s omezenou spotřebou energie a pamětí.
- Posuzovat klinickou využitelnost, spolehlivost a bezpečnost výsledků generovaných pomocí TinyML.
Formát kurzu
- Přednášky doplněné o živé ukázky a interaktivní diskuse.
- Praktické cvičení s daty z nositelných zařízení a nástroji určenými k práci s TinyML.
- Implementační úkoly v řízeném laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li školení upravit tak, aby odpovídalo konkrétním zdravotnickým zařízením nebo regulatorním postupům, kontaktujte nás a program vám přizpůsobíme.
Návrh Školení
Základy TinyML ve zdravotnictví
- Charakteristiky systémů založených na TinyML
- Omezení a požadavky specifické pro zdravotnický sektor
- Přehled architektur umělé inteligence určených k použití v nositelných zařízeních
Získávání a předzpracování biosignálů
- Práce s fyziologickými senzory
- Metody redukce šumu a filtrování dat
- Extrakce charakteristik z časových řad v medicíně
Vytváření modelů TinyML pro nositelná zařízení
- Volba algoritmů vhodných k práci s fyziologickými daty
- Trénování modelů pro prostředí s omezenými zdroji
- Hodnocení výkonnosti modelů na zdravotnických databázích
Nasazování modelů do nositelných zařízení
- Využití nástroje TensorFlow Lite Micro k provádění inference přímo na zařízení
- Integrace modelů umělé inteligence do zdravotnických nositelných zařízení
- Testování a validace na vestavěném hardwaru
Optimalizace spotřeby energie a využití paměti
- Postupy snižující výpočetní zátěž
- Optimalizace toku dat a využití paměti
- Vyvážení přesnosti modelu s jeho efektivitou
Bezpečnost, spolehlivost a shoda s předpisy
- Regulatorní aspekty vývoje nositelných zařízení využívajících umělou inteligenci
- Zajištění robustnosti a klinické použitelnosti takových systémů
- Mechanismy prevence chyb a zvládání situací s neočekávanými odchylkami
Případové studie a praktické využití ve zdravotnictví
- Systémy pro nepřetržité monitorování srdeční činnosti pomocí nositelných zařízení
- Rozpoznávání pohybů v rámci rehabilitace
- Neustálé sledování hladiny glukózy a dalších biometrických ukazatelů
Budoucí směry rozvoje TinyML v medicíně
- Přístupy k kombinování dat z více senzorů
- Individuální analýza zdravotních údajů
- Nové generace energeticky efektivních čipů pro umělou inteligenci
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti o konceptech strojového učení
- Praktické zkušenosti s vestavěnými nebo biomedicínskými zařízeními
- Seznámenost s programováním v Pythonu či jazyce C
Cílové skupiny
- Odborníci ze zdravotnictví
- Biomedicínskí inženýři
- Vývojáři umělé inteligence
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
TinyML ve zdravotnictví: Umělá inteligence na nositelných zařízeních Počítačový Kurz - Rezervace
TinyML ve zdravotnictví: Umělá inteligence na nositelných zařízeních Počítačový Kurz - Dotaz
TinyML ve zdravotnictví: Umělá inteligence na nositelných zařízeních - Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Agentická AI ve zdravotnictví
14 HodinyAgentická AI představuje přístup, při kterém AI systémy plánují, uvažují a využívají nástroje k dosažení stanovených cílů v rámci definovaných omezení.
Toto živé školení pod vedením instruktora (online či na místě) je určeno pro zdravotnické a datové týmy na středně pokročilé úrovni, které si přejí navrhnout, vyhodnotit a řídit agentická AI řešení v klinických i operačních situacích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vysvětlit koncepty agentické AI a související omezení v kontextu zdravotnictví.
- Navrhovat bezpečné pracovní postupy agentů zahrnující plánování, paměť a využití nástrojů.
- Vytvářet agenty posilované vyhledáváním na základě klinických dokumentů a databází znalostí.
- Hodnotit, sledovat a řídit chování agentů pomocí ochranných mechanismů a kontrol s lidskou účastí.
Forma kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuze vedené instruktorem.
- Praktické cvičení pod vedením s postupným rozborem kódu v izolovaném testovacím prostředí.
- Situační úlohy zaměřené na bezpečnost, hodnocení a správu agentů.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li si objednat kurz na míru, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.
AI agenti pro zdravotnictví a diagnostiku
14 HodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je určeno pro zdravotnické odborníky i vývojáře AI středně pokročilé až pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat řešení využívající umělou inteligenci do zdravotnictví.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět roli AI agentů ve zdravotnictví a diagnostice.
- Vyvinout modely umělé inteligence určené k analýze lékařských snímků a prediktivní diagnostice.
- Integrovat AI s elektronickými zdravotnickými záznamy a klinickými postupy.
- Zajistit dodržování regulačních předpisů v oblasti zdravotnictví a etických principů při využívání AI.
Umělá inteligence a technologie AR/VR ve zdravotnictví
14 HodinyJde o živý kurz vedený lektorem České republice (online nebo na místě), určený pro zdravotnické pracovníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít řešení založená na umělé inteligenci a technologiích AR/VR při lékařském výcviku, simulacích operací a rehabilitaci.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit, jak umělá inteligence vylepšuje zážitky z využívání technologií AR/VR ve zdravotnictví.
- Využívat nástroje AR/VR k simulacím operací a lékařskému školení.
- Aplikovat nástroje AR/VR při rehabilitaci a terapii pacientů.
- Zvážit etické otázky a problémy spojené s ochranou soukromí v kontextu lékařských nástrojů podpořených umělou inteligencí.
Umělá inteligence ve zdravotnictví s využitím Google Colab
14 HodinyToto školení pod vedením lektora probíhá v <lok> (online či na místě) a je určeno datovým vědcům i zdravotnickým odborníkům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít umělou inteligenci k tvorbě pokročilých aplikací ve zdravotnictví s pomocí Google Colab.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Implementovat modely umělé inteligence pro zdravotnictví s využitím Google Colab.
- Využívat AI k prediktivnímu modelování na základě zdravotnických dat.
- Provádět analýzu lékařských snímků pomocí technik řízených umělou inteligencí.
- Seznámit se s etickými aspekty řešení využívajících umělou inteligenci ve zdravotnictví.
Umělá inteligence ve zdravotnictví
21 HodinyToto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro zdravotnické odborníky a datové vědce na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí pochopit a prakticky uplatnit technologie AI v prostředí zdravotnictví.
Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:
- Identifikovat klíčové problémy ve zdravotnictví, které lze řešit pomocí AI.
- Analyzovat vliv umělé inteligence na péči o pacienty, jejich bezpečnost a medicínský výzkum.
- Pochopit vztah mezi AI a obchodními modely ve zdravotnictví.
- Aplikovat základní koncepty umělé inteligence na reálné situace ve zdravotnictví.
- Vytvářet modely strojového učení určené k analýze lékařských dat.
Vytváření kompletních TinyML pipeline
21 HodinyTinyML je metoda nasazování optimalizovaných strojově učících modelů na zařízení s omezenými prostředky, jako jsou mikrokontroléry.
Toto školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro technicky zdatné odborníky na pokročilé úrovni, kteří chtějí navrhovat, optimalizovat a nasazovat celé TinyML pipeline.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci umět:
- Sbírat, připravovat a spravovat datové sady pro aplikace v rámci TinyML.
- Trénovat a optimalizovat modely určené k použití na nízkoenergetických mikrokontrolérech.
- Převádět modely do lehkých formátů vhodných pro zařízení na okraji sítě (edge).
- Nasazovat, testovat a monitorovat TinyML aplikace přímo na hardwaru.
Formát kurzu
- Přednášky s instruktorem a odborné diskuse.
- Praktická cvičení a opakované experimentování.
- Aktivní nasazování modelů na platformy založené na mikrokontrolérech.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li školení upravit podle konkrétních nástrojů, hardwaru nebo interních postupů vaší organizace, kontaktujte nás pro domluvení detailů.
ChatGPT ve zdravotnictví
14 HodinyToto školení vedené instruktorem České republice (online nebo na místě) je určeno zdravotnickým pracovníkům a výzkumníkům, kteří chtějí využít ChatGPT ke zlepšení péče o pacienty, zefektivnění pracovních postupů a dosažení lepších zdravotnických výsledků.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům ChatGPT a jeho využití ve zdravotnictví.
- Využívat ChatGPT k automatizaci zdravotnických procesů a interakcí s pacienty.
- Poskytovat pomocí ChatGPT přesné lékařské informace a podporu pacientům.
- Využívat ChatGPT k provádění lékařského výzkumu a analýzám.
Edge AI pro zdravotnictví
14 HodinyTento živý školicí kurz vedený instruktorem České republice (online nebo na místě) je určen pro zdravotnické odborníky středně pokročilé úrovně, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI k vytváření inovativních řešení ve zdravotnictví.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět roli a přínosům Edge AI ve zdravotnictví.
- Vyvíjet a nasazovat modely umělé inteligence na zařízeních typu edge pro použití v zdravotnictví.
- Implementovat řešení Edge AI do nositelných zařízení a diagnostických nástrojů.
- Navrhovat a nasazovat systémy monitorující zdravotní stav pacientů s využitím Edge AI.
- Řešit etické a regulatorní aspekty používání umělé inteligence ve zdravotnictví.
Doladění umělé inteligence pro zdravotnictví: Lékařská diagnostika a prediktivní analýza
14 HodinyTento kurz veden lektorem v České republice (online či na místě) je určen pro vývojáře umělé inteligence a datové vědce s mírnou až pokročilou zkušeností, kteří chtějí doladit modely na účely klinické diagnózy, předpovídání onemocnění a odhadu výsledků léčby s využitím strukturovaných i nestrukturovaných zdravotnických dat.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Doladit modely umělé inteligence na zdravotnických datech, včetně elektronických zdravotních záznamů, lékařských snímků a časových řad.
- Využívat transfer learning, adaptaci modelu na konkrétní oblast a techniky komprese modelů v medicínském prostředí.
- Řešit otázky ochrany soukromí, předcházet předsudkům v modelech a zajistit jejich soulad s legislativou.
- Nasazovat doladěné modely do skutečných zdravotnických prostředí a monitorovat jejich fungování.
Generativní umělá inteligence a tvorba vhodných promptů ve zdravotnictví
8 HodinyGenerativní umělá inteligence je technologie, která na základě zadaných promptů a dat vytváří nový obsah – texty, obrázky či doporučení.
Toto školení vedené lektorem (online nebo na místě) je určeno pro zdravotnické pracovníky s počátečními až středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí využít generativní AI a techniky tvorby promptů ke zvýšení efektivity, přesnosti a komunikace v lékařském prostředí.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět základům generativní AI a technikám tvorby promptů.
- Využívat nástroje umělé inteligence k usnadnění klinických, administrativních i výzkumných činností.
- Zajistit etické, bezpečné a v souladu s předpisy používání AI ve zdravotnictví.
- Optimalizovat prompty tak, aby dosahovaly konzistentních a přesných výsledků.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuze.
- Praktická cvičení a studie případů.
- Experimentování s nástroji umělé inteligence v praxi.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li si vyžádat školení na míru, kontaktujte nás a domluvíme se na podrobnostech.
Generativní umělá inteligence ve zdravotnictví: Transformace medicíny a péče o pacienty
21 HodinyToto výcvikové školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro začínající a středně pokročilé odborníky ve zdravotnictví, datové analytiky a tvůrce politik, kteří chtějí porozumět generativní AI a jejímu využití v tomto odvětví.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vysvětlit principy a možnosti využití generativní AI ve zdravotnictví.
- Identifikovat příležitosti pro využití této technologie při vývoji léků a personalizované medicíně.
- Používat metody generativní AI při zpracování lékařských snímků a diagnostice.
- Posoudit etické aspekty využití AI v lékařské praxi.
- Vypracovat strategie pro začlenění technologií AI do zdravotnických systémů.
LangGraph ve zdravotnictví: Orchestrace pracovních postupů v regulovaném prostředí
35 HodinyLangGraph umožňuje tvorbu stavově závislých pracovních postupů s více aktéry, které jsou řízeny modely LLM, přičemž poskytuje precizní kontrolu nad výkonnými cestami i udržováním stavu. Ve zdravotnictví jsou tyto vlastnosti klíčové pro dodržování předpisů, interoperabilitu a vyvíjení systémů na podporu rozhodování, jež odpovídají skutečným lékařským postupům.
Toto živé školení vedené instruktorem (online či prezenčně) je určeno profesionálům na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří chtějí navrhovat, implementovat a spravovat řešení v oblasti zdravotnictví založená na LangGraphu, přičemž zohlední i regulatorní, etické a provozní požadavky.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Navrhovat pracovní postupy v LangGraphu přizpůsobené zdravotnickým potřebám s důrazem na shodu s předpisy a možnost auditování.
- Integrovat aplikace založené na LangGraphu s lékařskými ontologiemi a standardy (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplikovat osvědčené postupy pro spolehlivost, sledovatelnost a vysvětlitelnost v citlivém zdravotnickém prostředí.
- Zavádět, monitorovat a validovat aplikace LangGraphu do reálných zdravotnických provozů.
Forma kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Praktická cvičení s reálnými případovými studiemi.
- Aplikační praxe v laboratorním prostředí v reálném čase.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás za účelem domluvy.
Multimodální umělá inteligence pro zdravotnictví
21 HodinyToto živé školení vedené instruktorem České republice (online či prezenčně) je určeno pro zdravotnické odborníky, lékařské výzkumníky a vývojáře umělé inteligence na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI při diagnostice a dalších zdravotnických aplikacích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit roli multimodální AI v současném zdravotnictví.
- Integrovat strukturovaná i nestrukturovaná zdravotnická data pro diagnostiku s využitím umělé inteligence.
- Aplikovat techniky AI při analýze lékařských snímků a elektronických zdravotních záznamů.
- Vytvářet prediktivní modely pro diagnózu onemocnění a doporučení k léčbě.
- Implementovat řešení založená na rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro lékařskou transkripci a komunikaci s pacienty.
Využití Ollama ve zdravotnictví
14 HodinyOllama je lehká platforma určená k místnímu spouštění velkých jazykových modelů.
Toto školení vedené instruktorem probíhá online nebo prezenčně a je zaměřeno na zdravotnické odborníky i IT týmy středně pokročilé úrovně, kteří chtějí nasazovat, přizpůsobovat a provozovat řešení založená na umělé inteligenci využívající Ollamu v klinickém i administrativním prostředí.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nainstalovat a nakonfigurovat Ollamu tak, aby byla bezpečně použitelná ve zdravotnických zařízeních.
- Začlenit místní velké jazykové modely do klinických postupů i administrativních procesů.
- Přizpůsobit modely tak, aby využívaly odbornou terminologii a plnily konkrétní úkoly ve zdravotnictví.
- Aplikovat osvědčené postupy pro zachování soukromí, bezpečnosti a dodržení právních předpisů.
Forma kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Praktické demonstrace a cvičení pod vedením instruktora.
- Nasazení řešení v izolovaném simulačním prostředí určeném pro zdravotnictví.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás a domluvíme podrobnosti.
Inženýrství promptů pro zdravotnictví
14 HodinyToto školení vedené instruktorem probíhá České republice (online či na místě) a je určeno zdravotnickým pracovníkům a vývojářům AI na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít techniky inženýrství promptů ke zlepšení lékařských postupů, efektivity výzkumu a výsledků léčby.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit základy inženýrství promptů v kontextu zdravotnictví.
- Využívat AI k tvorbě klinické dokumentace a komunikaci s pacienty.
- Využít umělou inteligenci při lékařském výzkumu a rešerších odborné literatury.
- Zlepšit proces hledání léků a rozhodování v klinické praxi pomocí promptů řízených AI.
- Dodržovat regulatorní a etické standardy při používání umělé inteligence ve zdravotnictví.