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課程簡介
醫療領域邊緣人工智能簡介
- 邊緣人工智能概述及其在醫療中的重要性。
- 在醫療中實施邊緣人工智能的主要優勢和挑戰。
- 醫療邊緣人工智能的當前趨勢和創新。
- 實際應用和案例研究。
可穿戴設備與邊緣人工智能
- 可穿戴健康設備簡介及其功能。
- 爲可穿戴健康監測開發人工智能模型。
- 可穿戴設備上的數據收集和處理。
- 實際案例和案例研究。
診斷工具與邊緣人工智能
- 利用邊緣人工智能進行診斷成像和分析。
- 在診斷設備中實施人工智能模型。
- 通過邊緣人工智能提升診斷準確性和效率。
- 邊緣人工智能在診斷中的案例研究。
患者監護系統
- 使用邊緣人工智能設計即時患者監護系統。
- 患者監護中的數據管理和處理。
- 將邊緣人工智能與醫療物聯網設備集成。
- 實際實施和案例研究。
爲醫療應用開發人工智能模型
- 相關機器學習和深度學習模型概述。
- 爲邊緣部署訓練和優化模型。
- 醫療邊緣人工智能的工具和框架（如TensorFlow Lite、OpenVINO等）。
- 醫療環境中的模型驗證和評估。
在醫療中部署邊緣人工智能解決方案
- 在醫療邊緣設備上部署人工智能模型的步驟。
- 邊緣設備上的即時數據處理和推理。
- 監控和管理已部署的醫療人工智能模型。
- 實際部署案例和案例研究。
倫理和法規考慮
- 確保醫療邊緣人工智能中的數據隱私和安全。
- 解決醫療人工智能模型中的偏見和公平性問題。
- 遵守醫療法規和標準（如HIPAA、GDPR等）。
- 醫療中負責任的人工智能部署最佳實踐。
性能評估與優化
- 評估醫療邊緣設備上模型性能的技術。
- 即時監控和調試工具。
- 優化醫療人工智能模型性能的策略。
- 解決延遲、可靠性和可擴展性挑戰。
創新用例和應用
- 邊緣人工智能在醫療中的高級應用。
- 遠程醫療、個性化醫療等深入案例研究。
- 成功故事和經驗教訓。
- 醫療邊緣人工智能的未來趨勢和機會。
實踐項目與練習
- 爲醫療開發一個全面的邊緣人工智能應用。
- 實際項目和場景。
- 協作小組練習。
- 項目展示和反饋。
總結與下一步
最低要求
- 具備人工智能和機器學習概念的基礎知識。
- 有編程語言經驗（推薦Python）。
- 熟悉醫療技術和系統。
受衆
- 醫療專業人員。
- 生物醫學工程師。
- 人工智能開發者。
14 時間：
