AI in Healthcare 교육 과정
Artificial Intelligence (AI)은 환자 치료 개선, 진단 향상, 병원 워크플로우 최적화를 통해 의료 분야를 혁신하고 있습니다. AI in Healthcare는 윤리적이고 안전한 구현을 보장하면서 의료 문제를 해결하는 데 있어 AI의 역할에 중점을 두고 AI의 현재 및 미래 응용 분야를 탐구합니다.
본 교육은 의료 전문가 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, AI 기술을 의료 환경에 이해하고 적용하고자 하는 중급 수준의 학습자에게 적합합니다. 온라인 또는 현장 교육으로 진행됩니다.
본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:
- AI가 해결할 수 있는 주요 의료 문제를 식별합니다.
- AI가 환자 치료, 안전 및 의료 연구에 미치는 영향을 분석합니다.
- AI와 의료 비즈니스 모델 간의 관계를 이해합니다.
- 기본 AI 개념을 의료 시나리오에 적용합니다.
- 의료 데이터 분석을 위한 머신 러닝 모델을 개발합니다.
교육 과정 형식
- 쌍방향 강의 및 토론.
- 풍부한 연습 문제 및 실습.
- 실시간 실험실 환경에서의 실습 구현.
교육 과정 맞춤 설정 옵션
- 본 교육 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 저희에게 문의하여 일정을 잡으십시오.
Course Outline
의료 분야의 AI in Healthcare 소개
- 의료 분야의 AI 및 머신 러닝 개요
- 의료 분야의 AI 역사적 발전
- AI 도입의 주요 기회 및 과제
의료 데이터 및 AI
- 의료 데이터 유형: 구조적 및 비구조적 데이터
- 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정 (HIPAA, GDPR)
- AI 기반 의료의 윤리적 고려 사항
Machine Learning 의료 기초
- 지도 학습 대 비지도 학습
- 의료 데이터 세트에 대한 특징 엔지니어링 및 데이터 전처리
- 의료 애플리케이션에서 AI 모델 평가
환자 치료의 AI 애플리케이션
- 의료 영상 및 진단 분야의 AI
- 환자 결과 예측을 위한 예측 분석
- 개인 맞춤형 의학 및 치료 권장 사항
병원 및 임상 운영을 위한 AI
- AI를 사용한 관리 업무 자동화
- AI 기반 의사 결정 지원 시스템
- 병원 자원 관리 최적화
의료 분야의 윤리, 편향 및 AI Go 거버넌스
- 의료 AI 모델의 편향 이해
- 규제 및 규정 준수 고려 사항
- AI 시스템의 투명성과 책임성 확보
캡스톤 프로젝트: AI 기반 환자 Data Analysis
- 의료 데이터 세트 탐색
- 의료 예측을 위한 AI 모델 구축 및 평가
- 모델 출력 해석 및 정확도 향상
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신 러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 헬스케어 데이터 또는 임상 워크플로우에 대한 친숙함은 도움이 됩니다
대상
- AI 애플리케이션에 관심 있는 의료 전문가
- 헬스케어 분야에서 근무하는 데이터 과학자 및 AI 엔지니어
- 의료 분야의 기술 리더 및 의사 결정권자
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- 대규모 언어 모델의 기본 사항을 이해합니다.
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- 콘텐츠 제작에서 AI의 역할을 이해합니다.
- Google Gemini AI를 설정하고 사용하여 콘텐츠를 생성하고 최적화하세요.
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- AI가 고객 서비스에 미치는 영향을 이해합니다.
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- 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환하여 서비스 효율성을 향상합니다.
- 실시간 고객 피드백 분석을 위한 AI 기반 전략을 개발합니다.
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- Google Gemini AI의 기본 사항을 이해합니다.
- 다양한 데이터 소스를 Gemini AI에 연결하세요.
- 자연어 쿼리를 사용하여 데이터를 탐색합니다.
- 데이터 패턴을 분석하고 인사이트를 도출합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Ollama의 기본 사항과 기능을 이해하세요.
- 로컬 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설정합니다.
- Ollama을 사용하여 LLM을 배포하고 상호 작용합니다.
- AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
- 다양한 산업에서 로컬 AI 배포에 대한 사용 사례를 살펴보세요.