TinyML v zdravotnictví: AI na nositelných zařízeních Počítačový Kurz
TinyML je integrace strojového učení do náhradních a lékařských zařízení s omezenými zdroji energie.
Tuto vedenou instruktorem živou školení (online nebo na místě) je zaměřeno na praktikující lidi střední úrovně, kteří chtějí implementovat řešení TinyML pro monitorování a diagnostické aplikace v zdravotnictví.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Návrhu a nasazování modelů TinyML pro zpracování dat o zdravotním stavu v reálném čase.
- sběru, předzpracování a interpretace biocenzorových dat pro AI-odvoděné poznatky.
- optimalizace modelů pro nositelná zařízení s omezenými zdroji energie a paměti.
- hodnocení klinické relevantnosti, spolehlivosti a bezpečnosti výstupů řízených TinyML.
Formát kurzu
- Přednášky podporované živými demonstracemi a interaktivní diskusí.
- Praktická cvičení s daty nositelných zařízení a rámci TinyML.
- Implementační cvičení v naváděném laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro zaměřené školení, které odpovídá specifickým zdravotnickým zařízením nebo regulačním pracovním postupům, nás kontaktujte k přizpůsobení programu.
Návrh Školení
Základy TinyML v zdravotnictví
- Charakteristiky systémů TinyML
- Specifické omezení a požadavky v zdravotnictví
- Přehled architektur nositelných AI systémů
Akvizice a předzpracování biosignálů
- Práce s fyziologickými senzory
- Techniky redukce šumu a filtrace
- Extrakce charakteristik pro lékařské časové řady
Vývoj modelů TinyML pro nositelná zařízení
- Výběr algoritmů pro fyziologická data
- Trénování modelů v omezených prostředích
- Hodnocení výkonu na zdravotnických datech
Nasazení modelů na nositelná zařízení
- Použití TensorFlow Lite Micro pro inferenci na zařízení
- Integrace AI modelů do lékařských nosidel
- Testování a ověřování na vestavěném hardwaru
Optimalizace výkonu a paměti
- Techniky pro snížení početné zátěže
- Optimalizace toku dat a využívání paměti
- Zvážení přesnosti a efektivity
Bezpečnost, spolehlivost a soulad s normami
- Regulační aspekty pro nositelné zařízení s AI
- Zajištění robustnosti a klinické použitelnosti
- Mechanizmy zajišťující bezpečnost při selhání a zpracování chyb
Případové studie a aplikace v zdravotnictví
- Nositelné systémy pro kardiologický monitoring
- Rozpoznávání činností v rehabilitaci
- Neustálé sledování hladiny glukózy a biometrík
Budoucí směry pro médicínské TinyML
- Metody s více senzory
- Personalizovaná zdravotnická analitika
- Následující generace nízkovýkonových AI čipů
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení základních konceptů strojového učení
- Zkušenosti s vestavěnými nebo biomediálními zařízeními
- Ovládání vývoje na bázi Pythonu nebo C
Cílová skupina
- Odborníci v oblasti zdravotnictví
- Biomediální inženýři
- Vývojáři AI
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
TinyML v zdravotnictví: AI na nositelných zařízeních Počítačový Kurz - Rezervace
TinyML v zdravotnictví: AI na nositelných zařízeních Počítačový Kurz - Dotaz
TinyML v zdravotnictví: AI na nositelných zařízeních - Dotaz ohledně konzultace
Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Agentic AI v Zdravotnictví
14 hodinyAgentic AI je přístup, kde systémy umělé inteligence plánují, důvodnou a nástroje využívají k dosažení cílů v rámci definovaných omezení.
Tato instruktorem vedena živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé zdravotnické a datové týmy, kteří chtějí navrhovat, vyhodnocovat a spravovat agentic AI řešení pro klinické a operační případy.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Vysvětlit koncepty a omezení agentic AI v kontextu zdravotnictví.
- Navrhnout bezpečné pracovní postupy agentů s plánováním, pamětí a využíváním nástrojů.
- Postavit zpětným hledáním rozšířené agenty nad klinickými dokumenty a databázemi znalostí.
- Vyhodnotit, monitorovat a spravovat chování agentů pomocí zábran a kontrol s člověkem ve smyčce.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a facilitovaná diskuse.
- Prováděné laboratoře a návody kódu v pískovišti.
- Scénářové cvičení na bezpečnost, vyhodnocování a správu.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k jeho uspořádání.
AI Agents pro Zdravotnictví a Diagnostiku
14 hodinyTento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví a vývojáře AI, kteří chtějí implementovat řešení založená na umělém intelektu ve zdravotnictví.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit roli agentů AI v zdravotnictví a diagnostice.
- Vytvářet modely AI pro analýzu medicínských obrazů a prediktivní diagnostiku.
- Integrace AI s elektronickými záznamy o zdravotnictví (EHR) a klinickými pracovními postupy.
- Zajišťovat shodu se zdravotnickými předpisy a eticky správnými praxi AI.
AI a AR/VR v zdravotnictví
14 hodinyToto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým zdravotnickým odborníkům, kteří chtějí použít AI a AR/VR řešení pro medicínské tréninky, simulace chirurgie a rehabilitaci.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Chápat roli AI v zlepšování zkušeností s AR/VR v zdravotnictví.
- Používat AR/VR pro simulace chirurgie a medicínské tréninky.
- Aplikovat nástroje AR/VR v pacientní rehabilitaci a terapii.
- Prozkoumávat etické a ochranné obavy související s AI podporovanými medicínskými nástroji.
AI pro Zdravotnictví pomocí Google Colab
14 hodinyTento instruktorově provázený živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.
Koncepce tohoto školení umožní účastníkům:
- Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
- Využít AI pro prediktivní modelování v datech z oblasti zdravotnictví.
- Analýzuji medicínské snímky s technikami podporovanými umělou inteligencí.
- Prozkoumávání etických aspektů v AI-založených řešeních pro zdravotnictví.
AI ve Zdravotnictví
21 hodinyTento instruktorův přípravný živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotní profesionály a datové vědce, kteří chtějí pochopit a uplatnit AI technologie v zdravotnických prostředích.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Identifikovat klíčové výzvy zdravotnictví, které může AI řešit.
- Analyzovat dopad AI na péči o pacienty, bezpečnost a lékařskou výzkum.
- Pochopit vztah mezi AI a zdravotnickými podnikatelskými modely.
- Používat základní AI koncepty na scénáře v zdravotnictví.
- Vytvářet modely strojového učení pro analýzu lékařských dat.
ChatGPT pro zdravotnictví
14 hodinyTento instruktorův kurz (čeloveký nebo online) je určen pro zdravotnické profesionály a vědců, kteří chtějí využít ChatGPT ke zlepšení péče o pacienty, usměrňování pracovních postupů a zlepšení výsledků v oblasti zdravotnictví.
Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit základy ChatGPT a jeho aplikace v oblasti zdravotnictví.
- Využít ChatGPT k automatizaci procesů a interakcí ve zdravotnictví.
- Poskytovat přesné lékařské informace a podporu pacientům pomocí ChatGPT.
- Využít ChatGPT pro lékařský výzkum a analýzy.
Edge AI pro Zdravotnictví
14 hodinyTento instruktorův vedený, živý kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé zdravotnické profesionály, biomedicínské inženýry a vývojáře AI, kteří chtějí využít Edge AI pro inovativní zdravotnické řešení.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět roli a výhodám Edge AI ve zdravotnictví.
- Vytvářet a nasazovat AI modely na zaokrajových zařízeních pro zdravotnické aplikace.
- Implementovat Edge AI řešení v nositelných zařízeních a diagnostických nástrojích.
- Navrhovat a nasazovat systémy monitorování pacientů s využitím Edge AI.
- Řešit etická a regulační aspekty aplikací AI ve zdravotnictví.
Fine-Tuning AI v Lékařství: Diagnostika a Zdravotnická Prognóza Predictive Analytics
14 hodinyTento instruktážní živý školení na místě nebo online je zaměřen na středně pokročilé a pokročilé vývojáře umělé inteligence ve zdravotnictví a datové vědce, kteří chtějí adaptovat modely pro klinickou diagnostiku, predikci onemocnění a prognózu stavu pacienta pomocí strukturovaných a nestrukturovaných zdravotnických dat.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:
- Adaptovat modely umělé inteligence na zdravotnická data, včetně EMRů, obrazových dat a časových řad.
- Používat přenosné učení, adaptaci do oboru a kompresi modelu ve zdravotnickém prostředí.
- Zpracovávat dotazy ohledně soukromí, biasu a dodržování právních požadavků při vývoji modelů.
- Nasazovat a monitorovat adaptované modely ve skutečném zdravotnickém prostředí.
Generative AI a Prompt Engineering v Zdravotnictví
8 hodinyGenerativní AI je technologie vytvářející nový obsah jako texty, obrázky a doporučení na základě promptů a dat.
Toto instruktor-vedené, živé školení (online nebo na místě) je určeno pro začáteční a středně pokročilé zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít generativní AI a prompt engineering ke zlepšení efективности, přesnosti a komunikace v medicínském kontextu.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Porozumět základům generativní AI a prompt engineering.
- Použít nástroje AI k optimalizaci klinických, administrativních a výzkumných úkolů.
- Zajišťovat etické, bezpečné a souladné používání AI ve zdravotnictví.
- Optimalizovat prompty pro dosažení konzistentních a přesných výsledků.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické cvičení a případové studie.
- Svojí rukou experimenty s nástroji AI.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro požadavek na individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím k uspořádání.
Generativní AI v Zdravotnictví: Revolucí Meďicínu a Postiho Pacientů
21 hodinyTento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen začínajícím a středně pokročilým zdravotnickým profesionálům, analytikům dat a rozhodovatelům, kteří chtějí porozumět a uplatnit generativní umělou inteligenci v kontextu zdravotnictví.
Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vysvětlit principy a aplikace generativní umělé inteligence v zdravotnictví.
- Identifikovat příležitosti pro generativní umělou inteligenci k posílení objevu léků a individualizované medicíny.
- Využít techniky generativní umělé inteligence v medicínském záznamování a diagnostice.
- Oceňovat etické implikace umělé inteligence v lékařských prostředích.
- Rozvíjet strategie pro integraci technologií umělé inteligence do zdravotnických systémů.
LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí
35 hodinyLangGraph umožňuje stavy s více aktéry podporovanými LLM s přesnou kontrolou cest provádění a udržováním stavu. V zdravotnictví jsou tyto schopnosti klíčové pro shodu se standardy, interoperabilitu a vytváření systémů podpory rozhodování, které odpovídají medicínským pracovním postupům.
Toto instruktážně vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům střední a pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a spravovat zdravotnická řešení založená na LangGraphu, zároveň řešíme regulativní, etické a provozní výzvy.
Koncepci školení budou účastníci schopni:
- Návrh pracovních postupů LangGraphu pro zdravotnictví s ohledem na shodu se standardy a průzkumnost.
- Připojení aplikací LangGraphu k medicínským ontologiím a standartám (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Využití nejlepších postupů pro spolehlivost, průzkumnost a vysvětlitelnost ve citlivých prostředích.
- Nasazení, monitorování a ověření aplikací LangGraphu v produkčních prostředích zdravotnictví.
Formát kurzu
- Vzájemná přednáška a diskuse.
- Praktické cvičení s reálnými případovými studiemi.
- Praxe implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.
Multimodalní AI pro Zdravotnictví
21 hodinyTento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro střední a pokročilé odborníky z oblasti zdravotnictví, lékařských výzkumníků a vývojářů AI, kteří chtějí aplikovat vícemodalní AI ve lékařském diagnostikování a zdravotnických aplikacích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět roli vícemodalní AI v moderním zdravotnictví.
- Integrace strukturovaných a nestrukturovaných lékařských dat pro AI podporované diagnostiky.
- Použití technik AI k analýze lékařských obrázků a elektronických zdravotních záznamů.
- Vytvoření prediktivních modelů pro diagnózu onemocnění a doporučení léčby.
- Implementace řeči a přírodního jazykového zpracování (NLP) pro lékařskou transkripci a interakci s pacienty.
Aplikace Ollama v zdravotnictví
14 hodinyOllama je lehká platforma pro spouštění velkých jazykových modelů místně.
Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým zdravotnickým odborníkům a IT týmům, kteří chtějí nasadit, přizpůsobit a provozovat AI řešení založená na Ollama ve výchozích a administrativních prostředích.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nainstalovat a nakonfigurovat Ollama pro bezpečné použití ve zdravotnickém prostředí.
- Integrace místních jazykových modelů do klinických pracovních postupů a administrativních procesů.
- Přizpůsobení modelů specifické terminologii a úkolům ve zdravotnictví.
- Použití nejlepších praktik pro ochranu soukromí, bezpečnost a dodržování předpisů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické ukázky a vedené cvičení.
- Praktická implementace ve simulovaném zdravotnickém prostředí s omezenými právy.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud chcete pořádat přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte si to.
Inženýrství dotazů pro zdravotnictví
14 hodinyTento instruktorově provázený, živý kurz v České republice (online nebo na místním místo) je zaměřen na středně pokročilé zdravotnické profesionály a vývojáře AI, kteří chtějí využít techniky prompt engineeringu pro posílení zdravotnických pracovních postupů, efektivity výzkumu a výsledků péče o pacienta.
Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům prompt engineeringu v zdravotnictví.
- Používat AI prompts pro klinickou dokumentaci a interakce s pacienty.
- Využít AI pro medicínský výzkum a literární přezkum.
- Posílit objevování léčiv a klinické rozhodování pomocí AI-předvedených prompts.
- Zaručit dodržování pravomocně vynesených a etických standardů v AI zdravotnictví.
TinyML: Spuštění AI na zařízeních s ultra nízkým spotřebou energie
21 hodinyTento instruktorově řízené,živé školení v České republice (online nebo na místním přednáškovém zařízení) je určen pro středně kvalifikované inženýry s embedded systémy, vývojáře IoT a AI badatele, kteří chtějí implementovat techniky TinyML pro AI-zapojené aplikace na energeticky efektivní hardwaru.
Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit základy TinyML a hraničního AI.
- Nasazovat lehké AI modely na mikrokontroléry.
- Optimalizovat AI dedukci pro nízkou spotřebu energie.
- Integrace TinyML s skutečnými IoT aplikacemi.