ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Practical LLMs for Healthcare. Build generative AI models for wearable health signals using Python and Transformers Dr. Ildar Rakhmatulin

Książka w języku angielskim angielski
Practical LLMs for Healthcare. Build generative AI models for wearable health signals using Python and Transformers Dr. Ildar Rakhmatulin - okladka książki

Practical LLMs for Healthcare. Build generative AI models for wearable health signals using Python and Transformers Dr. Ildar Rakhmatulin - okladka książki

Practical LLMs for Healthcare. Build generative AI models for wearable health signals using Python and Transformers Dr. Ildar Rakhmatulin - audiobook MP3

Practical LLMs for Healthcare. Build generative AI models for wearable health signals using Python and Transformers Dr. Ildar Rakhmatulin - audiobook CD

Autor:
Dr. Ildar Rakhmatulin
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Dostępny format:
     ePub

Ebook
125,10 zł 139,00 zł (-10%)
125,10 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Early Access Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Early Access

Grafika Early Access

Uwaga! Ebook w usłudze Early Access – czytasz w trakcie pisania! Zyskujesz dostęp do najświeższej wiedzy na etapie tworzenia książki. Treść jest udostępniana stopniowo, rozdział po rozdziale, i może zawierać wersje robocze przed ostateczną redakcją. O każdej nowej aktualizacji powiadomimy Cię mailowo.

Planowany termin zakończenia prac to 2026-12-04. Termin ten ma charakter orientacyjny i może ulec zmianie w zależności od przebiegu procesu redakcyjnego, recenzji technicznych oraz tempa prac autorów.

Więcej

From raw pulse signals to evidence-grounded AI explanations, learn to build the complete workflow. Wearable devices generate continuous photoplethysmography (PPG) data, but motion artifacts, missing samples, limited labels, and individual variability make it difficult to model. Practical LLMs for Healthcare shows you how to apply generative AI beyond text to the challenges of wearable biosignals. See how sequence-modeling ideas from LLMs can be adapted to physiological time series while accounting for noise, timing, and variability.
Using Python and real PPG datasets, you will visualize, clean, and tokenize signals; build denoising and Transformer-based time-series models; and pretrain on unlabeled data with self-supervised learning. Generate synthetic PPG with diffusion models, then develop streaming inference, alerting, and personalization workflows for wearable monitoring.
Next, connect PPG embeddings to medical knowledge with retrieval-augmented generation (RAG), FAISS vector search, biomedical text encoders, and structured prompts. Explore privacy safeguards, hallucination detection, faithfulness, and clinical benchmarking to evaluate the quality of AI-generated explanations. By the end, you'll understand how to build and assess end-to-end generative AI pipelines for wearable health applications.
*Email sign-up and proof of purchase required

O autorze książki

Dr. Ildar Rakhmatulin is a hardware, software, and AI engineer developing affordable neurotechnology and brain-computer interfaces (BCIs). He has worked at Imperial College London, conducted AI research at Heriot-Watt University, and is a member of the Neurotechnology Group and a Fellow in Generative AI at the University of Edinburgh. Founder of PiEEG, an open platform for low-cost BCI hardware and software, he specializes in neurointerfaces, biodata processing, and EEG classification. He contributes to open-source BCI projects, teaches Udemy courses reaching over 7,000 students, leads a Discord community of more than 800 members, and has over 24,000 LinkedIn followers.

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki
Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
125,10 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint