Contattataci

Struttura del corso

Fondamenti del TinyML in ambito sanitario

  • Caratteristiche dei sistemi TinyML
  • Vincoli e requisiti specifici del settore sanitario
  • Panoramica sulle architetture AI indossabili

Acquisizione e preelaborazione dei biosignali

  • Lavorazione con sensori fisiologici
  • Tecniche di riduzione del rumore e filtraggio
  • Estrazione di caratteristiche per serie temporali mediche

Sviluppo di modelli TinyML per dispositivi indossabili

  • Selezione di algoritmi per dati fisiologici
  • Addestramento di modelli in ambienti con risorse limitate
  • Valutazione delle prestazioni su dataset sanitari

Distribuzione dei modelli sui dispositivi indossabili

  • Uso di TensorFlow Lite Micro per l'inferenza on-device
  • Integrazione di modelli IA nei dispositivi medici indossabili
  • Test e validazione su hardware embedded

Ottimizzazione di alimentazione e memoria

  • Tecniche per ridurre il carico computazionale
  • Ottimizzazione del flusso dei dati e dell'utilizzo della memoria
  • Equilibrio tra accuratezza ed efficienza

Sicurezza, affidabilità e conformità

  • Considerazioni normative per dispositivi indossabili abilitati all'IA
  • Garanzia di robustezza e utilizzabilità clinica
  • Mecanismi di fail-safe e gestione degli errori

Studi di caso e applicazioni sanitarie

  • Sistemi di monitoraggio cardiaco indossabile
  • Riconoscimento delle attività in riabilitazione
  • Tracciamento continuo della glicemia e dei parametri biometrici

Direzioni future nel TinyML medico

  • Approcci di fusione multi-sensore
  • Analitiche della salute personalizzate
  • Chip AI a basso consumo di nuova generazione

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali del machine learning
  • Esperienza con dispositivi embedded o biomedici
  • Familiarità con lo sviluppo in Python o C

Pubblico target

  • Professionisti del settore sanitario
  • Ingegneri biomedici
  • Sviluppatori di IA
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative