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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Fundamentos do TinyML na Saúde

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

Aquisição e Pré-processamento de Biosinais

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

Desenvolvimento de Modelos de TinyML para Vestíveis

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

Implantação de Modelos em Dispositivos Vestíveis

  • Uso do TensorFlow Lite Micro para inferência no dispositivo
  • Integração de modelos de IA em vestíveis médicos
  • Testes e validação em hardware embarcado

Otimização de Energia e Memória

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

Segurança, Confiabilidade e Conformidade

  • Considerações regulatórias para vestíveis com IA
  • Garantia de robustez e usabilidade clínica
  • Mecanismos de segurança (fail-safe) e tratamento de erros

Estudos de Caso e Aplicações em Saúde

  • Sistemas de monitoramento cardíaco vestível
  • Reconhecimento de atividades em reabilitação
  • Rastreamento contínuo de glicose e biométricos

Direções Futuras no TinyML Médico

  • Abordagens de fusão multissensores
  • Análises de saúde personalizadas
  • Chips de IA de baixo consumo de próxima geração

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina
  • Experiência com dispositivos embarcados ou biomédicos
  • Familiaridade com desenvolvimento em Python ou C

Público-Alvo

  • Profissionais de saúde
  • Engenheiros biomédicos
  • Desenvolvedores de IA

Número de participantes


Preço por participante

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