Hubungi Kami
 Durasi 21 jam

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

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait