Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
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
Testimoni (2)
keterampilan dan proyek di Claude, berbagai alat untuk tujuan yang berbeda
Agnieszka Czypionka
Kursus - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Diterjemahkan Mesin
Cakupan komprehensif mengenai konteks latar belakang; cara membuat prompt.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kursus - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Diterjemahkan Mesin