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Programa do Curso
Introdução ao Edge AI na Saúde
- Visão geral do Edge AI e sua importância na saúde
- Benefícios e desafios da implementação de Edge AI na saúde
- Tendências atuais e inovações em Edge AI na saúde
- Aplicações práticas e estudos de caso
Dispositivos Wearables e Edge AI
- Introdução aos dispositivos de saúde wearables e suas funcionalidades
- Desenvolvimento de modelos de IA para monitoramento wearable de saúde
- Coleta e processamento de dados em dispositivos wearables
- Exemplos práticos e estudos de caso
Ferramentas Diagnósticas e Edge AI
- Utilização do Edge AI para imagens diagnósticas e análise
- Implementação de modelos de IA em dispositivos diagnósticos
- Aumento da precisão e eficiência diagnóstica com Edge AI
- Estudos de caso do Edge AI em diagnóstico
Sistemas de Monitoramento de Pacientes
- Projeto de sistemas de monitoramento de pacientes em tempo real com Edge AI
- Gerenciamento e processamento de dados no monitoramento de pacientes
- Integração do Edge AI com dispositivos IoT na saúde
- Implementação prática e estudos de caso
Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações em Saúde
- Visão geral de modelos de aprendizado de máquina e deep learning relevantes
- Treinamento e otimização de modelos para implantação no edge
- Ferramentas e frameworks para Edge AI na saúde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
- Validação e avaliação de modelos em cenários de saúde
Implantação de Soluções de Edge AI na Saúde
- Etapas para implantar modelos de IA em dispositivos edge na saúde
- Processamento e inferência de dados em tempo real em dispositivos edge
- Monitoramento e gerenciamento de modelos de IA implantados na saúde
- Exemplos práticos de implantação e estudos de caso
Considerações Éticas e Regulatórias
- Garantia da privacidade e segurança dos dados no Edge AI na saúde
- Abordagem de viés e equidade em modelos de IA na saúde
- Conformidade com regulamentações e padrões de saúde (HIPAA, GDPR, etc.)
- Melhores práticas para implantação responsável de IA na saúde
Avaliação e Otimização do Desempenho
- Técnicas para avaliar o desempenho dos modelos em dispositivos edge na saúde
- Ferramentas para monitoramento e depuração em tempo real
- Estratégias para otimizar o desempenho dos modelos de IA na saúde
- Abordagem à latência, confiabilidade e desafios de escalabilidade
Casos Inovadores e Aplicações
- Aplicações avançadas do Edge AI na saúde
- Estudos de caso detalhados em telemedicina, medicina personalizada e mais
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências futuras e oportunidades no Edge AI na saúde
Projetos Práticos e Exercícios
- Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI para a saúde
- Projetos e cenários do mundo real
- Exercícios em grupo colaborativo
- Apresentações e feedback dos projetos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de IA e aprendizagem de máquina
- Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com tecnologias e sistemas de saúde
Público-alvo
- Profissionais de saúde
- Engenheiros biomédicos
- Desenvolvedores de IA
14 Horas