개요
과정 소개
의료영상 인공지능을 연구 및 개발하기 위한 사람들을 위한 교육 과정입니다. 의료영상 분석 방법과 인공지능의 기초 개념을 공부하고, 의료영상 인공지능 연구플랫폼인 'DEEP:PHI'를 활용하여 코딩없이 인공지능 모델을 개발해봅니다.
학습효과
- 의료영상 인공지능의 개념을 이해하게 됩니다.
- 코딩없이도 본인이 가진 인공지능에 대한 아이디어를 구현할 수 있게 됩니다.
- 의료 인공지능 연구 플랫폼 'DEEP:PHI'의 사용법을 익히게 됩니다.
요구사항
- 의료 인공지능을 배우고 싶은 의료인(의사, 간호사, 병원관계자, 의과대학 대학생, 헬스케어 업계 종사자 등등)
과정 커리큘럼
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1. DEEP:EDU 의료 인공지능 교육과정 O.T
학습시간 : 00:02:54 - 2. [강의자료] 의료 인공지능 교육 커리큘럼 안내
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1. 인공지능이란 무엇인가?
학습시간 : 00:16:48 -
2. 인공지능 목적에 따른 데이터셋 구조
학습시간 : 00:08:52 -
3. (실습) DEEP:PHI 둘러보기
학습시간 : 00:18:05 -
4. 의료 인공지능 개발 단계
학습시간 : 00:13:23 -
5. 딥러닝 방법론의 이해
학습시간 : 00:35:45 -
6. (실습) DEEP:PHI에 데이터셋 업로드 하기
학습시간 : 00:18:41 - 7. [강의자료] 인공지능 기초 1~3강
- 8. [강의자료] 인공지능 기초 4~6강
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1. 의료 인공지능의 이해
학습시간 : 00:08:41 -
2. 영상 데이터 전처리의 이해
학습시간 : 00:07:33 -
3. 의료 영상의 이해
학습시간 : 00:15:05 -
4. 의료 영상의 전처리
학습시간 : 00:28:30 -
5. (실습) DEEP:PHI에서 의료 영상 전처리 실행하기
학습시간 : 00:08:18 -
6. 의료 데이터 증강 기법
학습시간 : 00:19:01 -
7. 임상 연구 사례
학습시간 : 00:04:12 -
8. 임상 연구 진행시 유의점
학습시간 : 00:03:09 - 9. [강의자료] 의료영상의 이해 1~3강
- 10. [강의자료] 의료영상의 이해 4~5강
- 11. [강의자료] 의료영상의 이해 6~8강
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1. 합성곱 신경망(CNN)의 원리
학습시간 : 00:09:28 -
2. 합성곱 신경망(CNN)의 구조
학습시간 : 00:11:19 -
3. Classification & Segmentation 모델의 차이
학습시간 : 00:09:13 -
4. 딥러닝 모델의 결과 분석
학습시간 : 00:12:06 -
5. 딥러닝 모델의 성능 올리기
학습시간 : 00:24:56 -
6. (실습) DEEP:PHI로 딥러닝 모델 개발하기
학습시간 : 00:19:29 - 7. [강의자료] 영상 딥러닝의 이해 1~3강
- 8. [강의자료] 영상 딥러닝의 이해 4~6강
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1. Classification 신경망 소개
학습시간 : 00:15:13 -
2. Segmentation 신경망 소개
학습시간 : 00:06:58 -
3. Detection 신경망 소개
학습시간 : 00:07:48 -
4. 학습 목적에 따른 결과 검증
학습시간 : 00:17:45 -
5. 학습 결과 시각화(Grad-CAM)
학습시간 : 00:10:36 -
6. (과제) DEEP:PHI로 의료 인공지능 모델 개발하기
학습시간 : 00:05:34 - 7. [강의자료] 의료 인공지능 심화 1~3강
- 8. [강의자료] 의료 인공지능 심화 4~5강
- 9. [강의자료] 의료 인공지능 심화 6강
강사 소개
- 3 개 과정
정종훈
Always be humble, Always be true
연세대학교 천문우주학 학사, 2010~2015
연세대학교 천문우주학 석사, 2016~2018
의료영상 인공지능 연구플랫폼 DEEP:PHI 기획 및 개발(2019.03~2019.10)
알츠하이머 진단 인공지능 연구(2019.10~2021.02)
폐암 진단 인공지능 연구(2019.10~진행중)
뇌출혈 검출 인공지능 개발(2020.04~2020.06)
의료 딥러닝 및 DEEP:PHI 플랫폼 교육(2020.06~진행중)
가천대학교 딥러닝 강의(2020.09~2020.12)
대인고등학교 과학과제연구(2021.04~2021.07)
의료 딥러닝 연구 컨설팅(2020.09~)
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