Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Edge AI-be az egészségügyben
- Az Edge AI áttekintése és jelentősége az egészségügyben
- Az Edge AI bevezetésének fő előnyei és kihívásai az egészségügyben
- Jelenlegi trendek és innovációk az egészségügyi Edge AI területén
- Valós világbeli alkalmazások és esettanulmányok
Viselhető eszközök és Edge AI
- Viselhető egészségügyi eszközök bevezetése és funkcióik
- AI modellek fejlesztése viselhető egészségügyi monitorozáshoz
- Adatgyűjtés és -feldolgozás viselhető eszközökön
- Pratikus példák és esettanulmányok
Diagnosztikai eszközök és Edge AI
- Edge AI használata diagnosztikai képalkotás és -elemzéshez
- AI modellek bevezetése diagnosztikai eszközökben
- Diagnosztikai pontosság és hatékonyság javítása Edge AI-val
- Edge AI diagnosztikai esettanulmányok
Páciensek monitorozási rendszerei
- Valós idejű páciensek monitorozási rendszerek tervezése Edge AI-val
- Adatkezelés és -feldolgozás a páciensek monitorozásában
- Edge AI integrálása egészségügyi IoT eszközökkel
- Pratikus implementáció és esettanulmányok
AI modellek fejlesztése egészségügyi alkalmazásokhoz
- Releváns gépi tanulás és mélytanulás modellek áttekintése
- Modellek kiképzése és optimalizálása edge telepítésre
- Eszközök és keretrendszerek egészségügyi Edge AI-hez (TensorFlow Lite, OpenVINO, stb.)
- Modell validálás és értékelés egészségügyi környezetekben
Edge AI megoldások telepítése az egészségügyben
- Lépések az AI modellek telepítésére egészségügyi edge eszközökön
- Valós idejű adatfeldolgozás és következtetés edge eszközökön
- Telepített egészségügyi AI modellek monitorozása és kezelése
- Pratikus telepítési példák és esettanulmányok
Etikai és szabályozási szempontok
- Adatvédelmi és biztonság garantálása az egészségügyi Edge AI-ban
- Elhárítás és igazságosság kezelése egészségügyi AI modellekben
- Egzisztens egészségügyi szabályozások és szabványok betartása (HIPAA, GDPR, stb.)
- Felelős AI telepítés legjobb gyakorlatainak követése az egészségügyben
Teljesítményértékelés és optimalizálás
- Technikák az egészségügyi edge eszközökön történő modell teljesítményértékeléshez
- Valós idejű monitorozáshoz és hibakereséshez használt eszközök
- Stratégiák az AI modell teljesítményének optimalizálására az egészségügyben
- Késleltetés, megbízhatóság és skálázhatóság kihívások kezelése
Innovatív használati esetek és alkalmazások
- Edge AI előrehaladott alkalmazásai az egészségügyben
- Tavolképes orvosi ellátás, személyre szabott orvosi ellátás és több egyéb részletes esettanulmányok
- Sikeres történetek és tanulságok
- Jövőbeli trendek és lehetőségek az egészségügyi Edge AI-ban
Pratikus projektek és gyakorlatok
- Teljesítményű Edge AI alkalmazás fejlesztése az egészségügyben
- Valós világbeli projektek és helyzetek
- Együttműködő csoportgyakorlatok
- Projekt bemutatók és visszajelzések
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Az AI és a gépi tanulás fogalmainak megértése
- Programozási nyelvekkel való tapasztalat (Python ajánlott)
- Az egészségügyi technológiák és rendszerek ismerete
Célközönség
- Egészségügyi szakemberek
- Biomedikális mérnökök
- AI fejlesztők
14 Órák