Zkuste nás kontaktovat
 Doba trvání 21 hodiny

Návrh Školení

Základy TinyML ve zdravotní péči

  • Vlastnosti systémů TinyML
  • Specifická omezení a požadavky v zdravotnictví
  • Přehled architektur AI na nositelných zařízeních

Acquire a předzpracování biosignálů

  • Práce s fyziologickými senzory
  • Techniky potlačování šumu a filtrace
  • Extrakce charakteristik pro medicínské časové řady

Vývoj modelů TinyML pro nositelná zařízení

  • Výběr algoritmů pro fyziologická data
  • Vycvičování modelů pro omezené prostředí
  • Hodnocení výkonu na zdravotních datech

Nasazení modelů na nositelná zařízení

  • Použití TensorFlow Lite Micro pro inference přímo na zařízení
  • Integrace AI modelů do medicínských nositelných zařízení
  • Testování a validace na vestavěném hardwaru

Optimalizace energie a paměti

  • Techniky pro snížení výpočetní zátěže
  • Optimalizace toku dat a využití paměti
  • Vyvážení přesnosti a efektivnosti

Bezpečnost, spolehlivost a soulad s předpisy

  • Regulační aspekty pro AI-poháněná nositelná zařízení
  • Zajištění robustnosti a klinické použitelnosti
  • Bezpečnostní mechanismy a zpracování chyb

Kazuistiky a aplikace ve zdravotní péči

  • Systémy pro monitorování srdeční činnosti na nositelných zařízeních
  • Rozpoznávání aktivity v rehabilitaci
  • Neustálé sledování hladiny glukózy a biometrických ukazatelů

Budoucnost medicínského TinyML

  • Přístupy ke fúzi více senzorů
  • Personalizovaná zdravotní analýza
  • Nosiče nízké spotřeby AI nové generace

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základních konceptů machine learningu
  • Zkušenosti s vestavěnými nebo biomedicínskými zařízeními
  • Oznámenost se vývojem v jazyce Python nebo C

Cílová skupina

  • Zdravotničtí profesionálové
  • Biomedičtí inženýři
  • Vývojáři AI

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie