Machine learning per l’analisi del movimento

Machine learning per l’analisi del movimento, Ecm da 4.3 crediti a Chieti (Abruzzo) per Biologo, Fisioterapista, Infermiere, Infermiere pediatrico, Logopedista, Medico chirurgo, Odontoiatra, Podologo, Psicologo, Tecnico della fisiopatologia cardiocircolatoria e perfusione cardiovascolare, Tecnico della prevenzione nell'ambiente e nei luoghi di lavoro, Tecnico di neurofisiopatologia, Tecnico ortopedico, Terapista della neuro e psicomotricita dell'eta evolutiva, Terapista occupazionale

Inserito da redazione
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Località di svolgimento:Località di svolgimento:
Mese inizio corso:
Descrizione del corso
2 - linee guida - protocolli - procedure.
Specifiche evento
Acquisizione competenze tecnico-professionali:Esperimenti di laboratorio tradizionali e sensori indossabili offrono una ricchezza e quantità di dati precedentemente non disponibile su movimenti sani e patologici. Per sfruttare la potenza di questi dati, al fine di migliorare la valutazione clinica e di rendere più efficace la ricerca scientifica nel campo dell’analisi del movimento, le moderne tecniche di apprendimento automatico (machine learning) stanno iniziando ad essere affiancate (e integrate) alle tecniche più tradizionali.
Acquisizione competenze di processo:Questo corso riassumerà l'uso corrente dei metodi di apprendimento automatico nell’analisi del movimento, fornirà le basi preliminari per capire ed utilizzare tali metodi e metterà in evidenza le best practices che consentiranno la valutazione critica dell’uso di tali tecniche.
Acquisizione competenze di sistema:Verranno fornite raccomandazioni per la creazione, valutazione e validazione di modelli di machine learning e verrà discusso il potenziale degli approcci più moderni per generare nuove conoscenze sul movimento umano.
Informazioni
Data:09/10/2019
Comune:Altino
Azienda/Ente formativo:Edizioni Martina Srl
Luogo di svolgimento:Aula 2
Indirizzo:Via Azzo Gardino N. 33
Crediti assegnati:4.3
Durata del corso (in ore):4
Quota di partecipazione:100 €
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Machine learning per l’analisi del movimento