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Programa do Curso

Fundamentos do TinyML na Saúde

  • Características dos sistemas TinyML
  • Restrições e requisitos específicos para saúde
  • Visão geral das arquiteturas de IA portáteis

Aquisição e Pré-processamento de Biosinais

  • Trabalhando com sensores fisiológicos
  • Técnicas de redução de ruído e filtragem
  • Extração de características para séries temporais médicas

Desenvolvimento de Modelos TinyML para Dispositivos Portáteis

  • Seleção de algoritmos para dados fisiológicos
  • Treinamento de modelos para ambientes com recursos limitados
  • Avaliação do desempenho em conjuntos de dados de saúde

Implantação de Modelos em Dispositivos Portáteis

  • Usando TensorFlow Lite Micro para inferência no dispositivo
  • Integração de modelos de IA em dispositivos médicos portáteis
  • Teste e validação em hardware embutido

Otimização de Potência e Memória

  • Técnicas para redução da carga computacional
  • Otimização do fluxo de dados e uso de memória
  • Equilíbrio entre precisão e eficiência

Segurança, Confiabilidade e Conformidade

  • Considerações regulatórias para dispositivos portáteis com IA
  • Garantia de robustez e usabilidade clínica
  • Mecanismos de segurança e tratamento de erros

Estudos de Caso e Aplicações na Saúde

  • Sistemas portáteis de monitoramento cardíaco
  • Reconhecimento de atividades em reabilitação
  • Rastreamento contínuo de glicose e biometria

Direções Futuras no TinyML Médico

  • Abordagens de fusão multi-sensor
  • Análise personalizada de saúde
  • Próxima geração de chips de IA de baixa potência

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de machine learning
  • Experiência com dispositivos embutidos ou biomédicos
  • Familiaridade com desenvolvimento em Python ou C

Público-Alvo

  • Profissionais de saúde
  • Engenheiros biomédicos
  • Desenvolvedores de IA
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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