Kursus Pelatihan TinyML dalam Layanan Kesehatan: AI pada Perangkat yang Dapat Dibawa (Wearable)
TinyML adalah integrasi pembelajaran mesin ke dalam perangkat yang dapat dibawa (wearable) dan medis yang hemat daya dan memiliki keterbatasan sumber daya.
Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur ini ditujukan bagi praktisi tingkat menengah yang ingin mengimplementasikan solusi TinyML untuk aplikasi pemantauan dan diagnostik kesehatan.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Merancang dan mengembangkan model TinyML untuk pemrosesan data kesehatan secara real-time.
- Memungut, pramengolah, dan menginterpretasikan data biosensor untuk wawasan berbasis AI.
- Menyiapkan model untuk perangkat yang dapat dibawa (wearable) dengan keterbatasan daya dan memori yang rendah.
- Mengevaluasi relevansi klinis, keandalan, dan keamanan output yang didorong oleh TinyML.
Format Kursus
- Ceramah yang didukung oleh demonstrasi langsung dan diskusi interaktif.
- Latihan praktis dengan data perangkat yang dapat dibawa (wearable) dan kerangka kerja TinyML.
- Latihan implementasi dalam lingkungan lab terpandu.
Opsi Penyesuaian Kursus
- Untuk pelatihan yang disesuaikan agar selaras dengan perangkat kesehatan tertentu atau alur kerja regulasi, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program.
Kerangka Materi
Dasar-dasar TinyML dalam Layanan Kesehatan
- Karakteristik sistem TinyML
- Keterbatasan dan persyaratan spesifik kesehatan
- Ikhtisar arsitektur AI wearable
Perolehan dan Prapengolahan Sinyal Bio
- Bekerja dengan sensor fisiologis
- Teknik pengurangan noise dan filtering
- Ekstraksi fitur untuk urutan waktu medis
Mengembangkan Model TinyML untuk Perangkat Wearable
- Memilih algoritma untuk data fisiologis
- Melatih model untuk lingkungan yang terbatas
- Mengevaluasi kinerja pada dataset kesehatan
Mengembangkan Model pada Perangkat Wearable
- Menggunakan TensorFlow Lite Micro untuk inferensi on-device
- Integrasi model AI dalam perangkat wearable medis
- Uji dan validasi pada perangkat keras tertanam
Optimasi Daya dan Memori
- Teknik untuk mengurangi beban komputasi
- Optimasi aliran data dan penggunaan memori
- Menyeimbangkan akurasi dan efisiensi
Keamanan, Keandalan, dan Kepatuhan
- Pertimbangan regulasi untuk wearable yang didukung AI
- Memastikan robustness dan kegunaan klinis
- Mekanisme fail-safe dan penanganan kesalahan
Studi Kasus dan Aplikasi Kesehatan
- Sistem pemantauan jantung wearable
- Pengenalan aktivitas dalam rehabilitasi
- Perpetaan glukosa dan biometrik berkelanjutan
Arah Masa Depan dalam Medical TinyML
- Pendekatan multi-sensor fusion
- Analitik kesehatan yang dipersonalisasi
- Chip AI hemat daya generasi berikutnya
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang konsep pembelajaran mesin dasar
- Pengalaman dengan perangkat tertanam atau biomedis
- Kenalan dengan pengembangan berbasis Python atau C
Audien
- Profesional layanan kesehatan
- Insinyur biomedis
- Pengembang AI
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan TinyML dalam Layanan Kesehatan: AI pada Perangkat yang Dapat Dibawa (Wearable) - Pemesanan
Kursus Pelatihan TinyML dalam Layanan Kesehatan: AI pada Perangkat yang Dapat Dibawa (Wearable) - Penyelidikan
TinyML dalam Layanan Kesehatan: AI pada Perangkat yang Dapat Dibawa (Wearable) - Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
AI Agentic di Bidang Kesehatan
14 JamAgen AI untuk Kesehatan dan Diagnostik
14 JamPelatihan online langsung ini yang dipandu oleh instruktur di Indonesia ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menerapkan solusi kesehatan berbasis AI.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami peran agen AI dalam bidang kesehatan dan diagnostik.
- Mengembangkan model AI untuk analisis citra medis serta diagnosis prediktif.
- Mengintegrasikan AI dengan sistem catatan kesehatan elektronik (EHR) dan alur kerja klinis.
- Memastikan kepatuhan terhadap regulasi kesehatan serta praktik penggunaan AI yang etis.
AI dan AR/VR dalam Dunia Kesehatan
14 JamPelatihan langsung ini Indonesia (baik online maupun tatap muka) ditujukan bagi para profesional kesehatan tingkat menengah yang ingin menerapkan solusi AI dan AR/VR dalam pelatihan medis, simulasi operasi, serta rehabilitasi pasien.
Setelah mengikuti kelas ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran AI dalam menyempurnakan pengalaman AR/VR di bidang kesehatan.
- Menggunakan AR/VR untuk simulasi operasi serta pelatihan medis.
- Menerapkan alat AR/VR dalam proses rehabilitasi dan terapi pasien.
- Memahami permasalahan etika serta privasi yang muncul sehubungan dengan penggunaan perangkat medis berbasis AI.
AI untuk Kesehatan menggunakan Google Colab
14 JamPelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para ilmuwan data tingkat menengah serta profesional kesehatan yang ingin memanfaatkan AI untuk mengembangkan aplikasi kesehatan canggih melalui Google Colab.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Mengimplementasikan model AI untuk kesehatan menggunakan Google Colab.
- Memanfaatkan AI dalam pemodelan prediktif terhadap data kesehatan.
- Menganalisis citra medis dengan teknik berbasis AI.
- Memahami aspek etika yang perlu diperhatikan dalam penggunaan solusi kesehatan berbasis AI.
Kecerdasan Buatan dalam Bidang Kesehatan
21 JamPelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional kesehatan dan ahli data pada tingkat menengah yang ingin memahami serta menerapkan teknologi AI dalam lingkungan kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengidentifikasi tantangan utama di bidang kesehatan yang dapat diselesaikan dengan AI.
- Menganalisis dampak AI terhadap perawatan pasien, keamanan, serta penelitian medis.
- Memahami keterkaitan antara AI dan model bisnis di sektor kesehatan.
- Menerapkan konsep-konsep dasar AI pada situasi nyata dalam dunia medis.
- Mengembangkan model pembelajaran mesin untuk menganalisis data kesehatan.
Membangun Pipeline TinyML End-to-End
21 JamPelatihan yang dipimpin instruktur ini di Indonesia membekali profesional tingkat lanjut dengan keterampilan untuk merancang, mengoptimalkan, dan menerapkan pipeline TinyML lengkap. Peserta akan belajar mengumpulkan data, melatih model berdaya rendah, dan menguji aplikasi dunia nyata menggunakan laboratorium praktis.
ChatGPT untuk Layanan Kesehatan
14 JamPelatihan online langsung ini diselenggarakan secara tatap muka atau virtual, dipimpin oleh instruktur, dan ditujukan bagi para profesional kesehatan serta peneliti yang ingin memanfaatkan ChatGPT guna meningkatkan pelayanan pasien, menyederhanakan alur kerja, serta memperbaiki hasil layanan kesehatan secara keseluruhan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami konsep dasar ChatGPT beserta penerapannya dalam dunia kesehatan.
- Menggunakan ChatGPT untuk mengotomatisasi proses dan interaksi terkait layanan kesehatan.
- Memberikan informasi medis yang akurat serta dukungan bagi pasien melalui ChatGPT.
- Menerapkan ChatGPT dalam penelitian dan analisis medis.
Edge AI untuk Kesehatan
14 JamPelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini ditujukan bagi para profesional kesehatan, insinyur biomedis, serta pengembang kecerdasan buatan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk menciptakan inovasi di bidang kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Memahami peran dan manfaat Edge AI dalam dunia kesehatan.
- Mengembangkan serta menerapkan model kecerdasan buatan pada perangkat edge untuk aplikasi kesehatan.
- Menerapkan solusi Edge AI pada perangkat wearable dan alat diagnostik.
- Merancang serta mengimplementasikan sistem pemantauan pasien dengan menggunakan Edge AI.
- Memahami aspek etika dan regulasi yang perlu diperhatikan dalam penggunaan kecerdasan buatan di bidang kesehatan.
Penyempurnaan Model AI untuk Bidang Kesehatan: Diagnosis Medis dan Analitik Prediktif
14 JamPelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para pengembang AI medis serta ilmuwan data yang memiliki tingkat keahlian menengah hingga lanjut. Mereka ingin menyempurnakan model guna mendukung diagnosis klinis, memprediksi penyakit, serta meramalkan kondisi pasien dengan memanfaatkan berbagai jenis data medis baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:
- Menyempurnakan model AI menggunakan kumpulan data kesehatan seperti catatan medis elektronik, hasil pencitraan medis, dan data berbasis waktu.
- Menerapkan konsep pembelajaran transfer, adaptasi domain, serta teknik kompresi model dalam konteks kesehatan.
- Mengatasi masalah terkait privasi pasien, bias dalam data, serta kepatuhan terhadap regulasi selama proses pengembangan model.
- Menerapkan dan memantau model yang telah disempurnakan dalam lingkungan kesehatan nyata.
AI Generatif dan Prompt Engineering dalam Sektor Kesehatan
8 JamKecerdasan Buatan Generatif dalam Bidang Kesehatan: Mengubah Dunia Kedokteran dan Pelayanan Pasien
21 JamPelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional kesehatan, analis data, serta pembuat kebijakan yang masih berada pada tingkat pemula maupun menengah, yang ingin memahami dan menerapkan Kecerdasan Buatan Generatif dalam ranah kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Menjelaskan prinsip-prinsip serta aplikasi Kecerdasan Buatan Generatif dalam dunia kesehatan.
- Mengidentifikasi peluang pemanfaatan teknologi ini untuk mempercepat penemuan obat dan mengembangkan pengobatan yang lebih personal.
- Menerapkan teknik-teknik Kecerdasan Buatan Generatif dalam bidang pencitraan medis dan diagnosis.
- Menilai dampak etika penggunaan AI dalam lingkungan medis.
- Merancang strategi integrasi teknologi AI ke dalam sistem pelayanan kesehatan.
LangGraph dalam Layanan Kesehatan: Orkestrasi Alur Kerja untuk Lingkungan Teregulasi
35 JamAI Multimodal untuk Kesehatan
21 JamPelatihan langsung tatap muka ini Indonesia (baik online maupun secara fisik) ditujukan bagi para profesional kesehatan, peneliti medis, dan pengembang AI tingkat menengah hingga lanjutan yang hendak menerapkan AI Multimodal dalam diagnosis medis serta aplikasi kesehatan.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta diharapkan mampu:
- Memahami peran AI Multimodal dalam dunia kesehatan modern.
- Menggabungkan data medis yang terstruktur maupun tidak terstruktur untuk diagnosis berbasis AI.
- Menerapkan teknik AI guna menganalisis citra medis dan catatan kesehatan elektronik.
- Mengembangkan model prediktif untuk diagnosa penyakit serta rekomendasi pengobatan.
- Menerapkan teknologi pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami (NLP) dalam transkripsi medis serta interaksi pasien.
Aplikasi Ollama dalam Bidang Kesehatan
14 JamPelatihan langsung ini di Indonesia membantu para praktisi kesehatan dan tim TI dalam mengimplementasikan Ollama untuk model bahasa besar lokal. Pelajari cara mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja klinis, menyesuaikan model untuk tugas spesifik, dan memastikan privasi data yang ketat serta kepatuhan regulasi dalam lingkungan kesehatan yang aman.
Rekayasa Prompt untuk Dunia Kesehatan
14 JamPelatihan langsung tatap muka ini (baik secara online maupun onsite) ditujukan bagi para profesional kesehatan dan pengembang AI tingkat menengah yang ingin memanfaatkan rekayasa prompt untuk meningkatkan efisiensi alur kerja medis, hasil riset, serta pelayanan pasien.
Pada akhir pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep utama rekayasa prompt dalam dunia kesehatan.
- Menggunakan perintah AI guna pembuatan catatan medis serta interaksi dengan pasien.
- Memanfaatkan kecerdasan buatan untuk riset medis dan analisis literatur ilmiah.
- Meningkatkan proses penemuan obat serta pengambilan keputusan klinis lewat perintah AI.
- Menjamin pemenuhan standar hukum dan etika dalam implementasi AI di bidang kesehatan.