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
Az Edge AI bemutatása az egészségügyben
- Az Edge AI áttekintése és jelentősége az egészségügyben
- Az Edge AI egészségügyi ellátásban való bevezetésének legfontosabb előnyei és kihívásai
- Az egészségügyi Edge AI jelenlegi trendjei és innovációi
- Valós alkalmazások és esettanulmányok
Viselhető eszközök és Edge AI
- A hordható egészségügyi eszközök és funkcióik bemutatása
- AI modellek fejlesztése hordható állapotfigyeléshez
- Adatgyűjtés és feldolgozás hordható eszközökön
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Diagnosztikai eszközök és Edge AI
- Az Edge AI kihasználása diagnosztikai képalkotáshoz és elemzéshez
- AI modellek megvalósítása diagnosztikai eszközökben
- A diagnosztikai pontosság és hatékonyság fokozása az Edge AI segítségével
- Esettanulmányok az Edge AI-ról a diagnosztikában
Betegfigyelő rendszerek
- Valós idejű betegfigyelő rendszerek tervezése Edge AI segítségével
- Adatkezelés és feldolgozás a betegmonitorozásban
- Az Edge AI integrálása egészségügyi IoT-eszközökkel
- Gyakorlati megvalósítás és esettanulmányok
AI modellek fejlesztése egészségügyi alkalmazásokhoz
- A releváns gépi tanulási és mély tanulási modellek áttekintése
- Modellek betanítása és optimalizálása az éles telepítéshez
- Eszközök és keretrendszerek az egészségügyi Edge AI-hez (TensorFlow Lite, OpenVINO stb.)
- Modell validálás és értékelés egészségügyi környezetben
Edge AI megoldások bevezetése az egészségügyben
- Lépések az AI-modellek egészségügyi élvonalbeli eszközökön történő üzembe helyezéséhez
- Valós idejű adatfeldolgozás és következtetés a szélső eszközökön
- A telepített egészségügyi mesterséges intelligencia modellek figyelése és kezelése
- Gyakorlati telepítési példák és esettanulmányok
Etikai és szabályozási megfontolások
- Adatvédelem és biztonság biztosítása az egészségügyi Edge AI-ben
- Az elfogultság és a méltányosság kezelése az egészségügyi mesterséges intelligencia modellekben
- Az egészségügyi előírásoknak és szabványoknak való megfelelés (HIPAA, GDPR stb.)
- Bevált gyakorlatok a felelős mesterséges intelligencia bevezetéséhez az egészségügyben
Teljesítményértékelés és -optimalizálás
- Technikák a modellek teljesítményének értékelésére egészségügyi élvonalbeli eszközökön
- Eszközök a valós idejű megfigyeléshez és hibakereséshez
- Stratégiák az AI-modell teljesítményének optimalizálására az egészségügyben
- A késleltetési, megbízhatósági és méretezhetőségi kihívások kezelése
Innovatív Use Case és alkalmazások
- Az Edge AI fejlett alkalmazásai az egészségügyben
- Mélyreható esettanulmányok a telemedicina, a személyre szabott orvoslás és egyebek területén
- Sikertörténetek és tanulságok
- Az egészségügyi Edge AI jövőbeli trendjei és lehetőségei
Gyakorlati projektek és gyakorlatok
- Átfogó Edge AI alkalmazás fejlesztése az egészségügy számára
- Valós projektek és forgatókönyvek
- Együttműködő csoportos gyakorlatok
- Projektbemutatók és visszajelzések
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az AI és a gépi tanulási koncepciók megértése
- Programozási nyelvekkel kapcsolatos tapasztalat (Python ajánlott)
- Az egészségügyi technológiák és rendszerek ismerete
Közönség
- Egészségügyi szakemberek
- Bioorvosi mérnökök
- AI fejlesztők
14 Órák