Neem contact met ons op
 Duur 21 uren

Cursusaanbod

Fundamenten van TinyML in de zorg

  • Kenmerken van TinyML-systemen
  • Specifieke beperkingen en vereisten in de gezondheidszorg
  • Overzicht van draagbare AI-architecturen

Biosignaalverwerving en voorverwerking

  • Werken met fysiologische sensoren
  • Technieken voor ruisreductie en filtering
  • Kenmerkextractie voor medische tijdreeksen

Ontwikkeling van TinyML-modellen voor draagbare apparaten

  • Selectie van algoritmes voor fysiologische data
  • Training van modellen in omgevings met beperkte bronnen
  • Evaluatie van prestaties op gezondheidsdata

Implementatie van modellen op draagbare apparaten

  • Gebruik van TensorFlow Lite Micro voor inferentie op het apparaat
  • Integratie van AI-modellen in medische draagbare apparaten
  • Testen en validatie op ingebouwde hardware

Optimalisatie van energie en geheugen

  • Technieken voor het verminderen van de rekenlast
  • Optimalisatie van datavloei en geheugengebruik
  • Balanceren van nauwkeurigheid en efficiëntie

Veiligheid, betrouwbaarheid en conformiteit

  • Regelgevingsaspecten voor AI-geactiveerde draagbare apparaten
  • Garanderen van robuustheid en klinische bruikbaarheid
  • Fail-safe mechanismen en foutafhandeling

Casestudies en toepassing in de zorg

  • Draagbare systeem voor hartmonitoring
  • Activiteitsherkenning in revalidatie
  • Continu glucose- en biometrisch tracking

Toekomstige ontwikkelingen in medisch TinyML

  • Benaderingen voor multi-sensor fusie
  • Gepersonaliseerde gezondheidsanalyses
  • Low-power AI-chips van de volgende generatie

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Begrip van basisconcepten van machine learning
  • Ervaring met ingebouwde of biomedische apparaten
  • Kennis van ontwikkeling in Python of C

Doelgroep

  • Zorgprofessionals
  • Biomedische ingenieurs
  • AI-ontwikkelaars

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën