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Course Outline
Deep Learning 소개
- 의료 산업에 미치는 영향
- 다양한 산업 분야에서의 Deep Learning의 성공과 실패
이해 Deep Learning
- 인공지능과 Machine Learning
- Deep Learning의 기본 개념
- Deep Learning에 대한 응용 프로그램
- Deep Learning에서 Big Data의 역할
공통 Deep Learning 기술 개요
- Neural Networks
- 자연어 처리
- 이미지 인식
- Speech Recognition
- Sentiment Analysis
Deep Learning 의학 문제에 대한 기술 적용
- 의료 분야의 개선 기회 탐색
- Deep Learning 기법의 인용 이슈에 대한 적용 가능성 검토
Deep Learning 의학 사례 연구 탐색
- 동맥에 의한 심장 MR의 심실 분할을 위한 심실 알고리즘
- Stanford의 피부암 진단 알고리즘
- Sutter Health와 Georgia Institute of Technology의 심부전 예측 알고리즘
- 방사선학 스캔은 Behold.AI를 통해 모든 양식에 걸쳐 진단합니다.
- Enlitic의 임상 의사결정 지원 기술
- Deep Genomics를 통한 맞춤형 의학 및 치료법
- Freenome으로 암 해독
- Google을 통한 당뇨병성 망막증 검출
- 질병 예방 및 진단을 위한 챗봇 - Babylon Health
Deep Learning의 한계
Deep Learning의 윤리적 의미 및 데이터 개인 정보 보호 문제
Deep Learning 지원 플랫폼 및 생태계를 기반으로 새로운 Business 모델 생성
모든 것을 하나로 모으기
- 귀하의 요구에 맞는 Deep Learning 솔루션 선택
- Deep Learning 기술 도입 전략
팀 Communication 및 경영진의 동의
- 관리자 및 리더와의 대화
- 엔지니어 및 데이터 과학자와의 대화
요약 및 결론
Requirements
- 의료업계에서의 경험
- 프로그래밍 경험이 필요하지 않습니다
14 Hours