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Course Outline
의료 분야의 Edge AI 소개
- Edge AI 개요 및 의료 분야에서의 중요성
- 의료 분야에서 Edge AI 구현의 주요 이점과 과제
- 헬스케어 Edge AI의 현재 동향과 혁신
- 실제 응용 프로그램 및 사례 연구
웨어러블 기기와 엣지 AI
- 웨어러블 건강기기 및 그 기능 소개
- 웨어러블 건강 모니터링을 위한 AI 모델 개발
- 웨어러블 기기에서 데이터 수집 및 처리
- 실제 사례 및 사례 연구
진단 도구 및 Edge AI
- 진단 영상 및 분석을 위해 Edge AI 활용
- 진단기기에 AI 모델 구현
- Edge AI로 진단 정확도 및 효율성 향상
- 진단 분야의 Edge AI 사례 연구
환자 모니터링 시스템
- Edge AI를 활용한 실시간 환자 모니터링 시스템 설계
- 환자 모니터링의 데이터 관리 및 처리
- Edge AI를 의료 IoT 장치와 통합
- 실제 구현 및 사례 연구
의료 애플리케이션용 AI 모델 개발
- 관련 기계 학습 및 딥 러닝 모델 개요
- 엣지 배포를 위한 모델 학습 및 최적화
- 의료 Edge AI용 도구 및 프레임워크(TensorFlow Lite, OpenVINO 등)
- 의료 환경에서의 모델 검증 및 평가
의료 분야에 엣지 AI 솔루션 배포
- 의료 에지 장치에 AI 모델을 배포하는 단계
- 엣지 디바이스에서 실시간 데이터 처리 및 추론
- 배포된 의료 AI 모델 모니터링 및 관리
- 실제 배포 사례 및 사례 연구
윤리적 및 규제적 고려사항
- 의료 Edge AI에서 데이터 개인정보 보호 및 보안 보장
- 의료 AI 모델의 편견과 공정성 해결
- 의료 규정 및 표준 준수(HIPAA, GDPR 등)
- 의료 분야의 책임감 있는 AI 배포 모범 사례
성능 평가 및 최적화
- 헬스케어 에지 디바이스의 모델 성능을 평가하는 기술
- 실시간 모니터링 및 디버깅을 위한 도구
- 의료 분야의 AI 모델 성능 최적화 전략
- 대기 시간, 안정성, 확장성 문제 해결
혁신적인 Use Case 및 애플리케이션
- 의료 분야에 Edge AI의 고급 적용
- 원격 의료, 맞춤형 의료 등에 대한 심층 사례 연구
- 성공 사례와 교훈
- 헬스케어 Edge AI의 미래 동향과 기회
실습 프로젝트 및 연습
- 의료를 위한 포괄적인 Edge AI 애플리케이션 개발
- 실제 프로젝트 및 시나리오
- 협동 그룹 연습
- 프로젝트 프레젠테이션 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
- 프로그래밍 언어 경험(Python 권장)
- 헬스케어 기술 및 시스템에 대한 이해
청중
- 헬스 케어 전문가
- Bio의료 엔지니어
- AI 개발자
14 Hours
