醫療領域中的TinyML：可穿戴設備上的AI培訓
TinyML是將機器學習整合至低功耗、資源受限的可穿戴及醫療設備中。
此課程由講師授課，提供線上或線下培訓，旨在幫助中級技術人員在健康監控和診斷應用中部署TinyML解決方案。
完成本課程後，學員將能夠：
- 為即時健康數據處理設計與部署TinyML模型。
- 收集、預處理並解讀生物傳感器數據，以獲取AI驅動的洞察。
- 針對低功耗及記憶體受限的可穿戴設備優化模型。
- 評估TinyML輸出結果的臨床相關性、可靠性與安全性。
課程形式
- 結合即時演示與互動討論的講授。
- 使用可穿戴設備數據與TinyML框架進行實作練習。
- 在引導式實驗室環境中進行部署演練。
課程客製化選項
- 若需針對特定醫療設備或監管流程的客製化培訓，請聯繫我們以調整課程內容。
課程簡介
醫療領域TinyML基礎
- TinyML系統特性
- 醫療領域的特定限制與需求
- 可穿戴AI架構概覽
生物訊號採集與預處理
- 生理傳感器的運用
- 雜訊減除與濾波技術
- 醫療時間序列數據特徵提取
針對可穿戴設備開發TinyML模型
- 生理數據的演算法選擇
- 受限環境下的模型訓練
- 健康數據集的效能評估
在可穿戴設備上部署模型
- 使用TensorFlow Lite Micro進行端側推理
- 將AI模型整合至醫療可穿戴設備
- 在嵌入式硬體上的測試與驗證
功耗與記憶體優化
- 降低計算負載的技術
- 數據流與記憶體使用的優化
- 準確率與效率的平衡
安全性、可靠性與合規性
- AI可穿戴設備的監管考量
- 確保穩健性與臨床適用性
- 故障安全機制與錯誤處理
案例研究與醫療應用
- 可穿戴心臟監測系統
- 康復訓練中的活動識別
- 連續血糖與生物特徵追蹤
醫療TinyML的未來趨勢
- 多傳感器融合技術
- 個性化健康分析
- 下一代低功耗AI晶片
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎機器學習概念的理解
- 具有嵌入式或生物醫學設備開發經驗
- 熟悉Python或C語言開發
受眾群體
- 醫療專業人員
- 生物醫學工程師
- AI開發者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 爲醫療應用開發和部署邊緣設備上的人工智能模型。
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- 使用邊緣人工智能設計和部署患者監護系統。
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