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코스 개요
의료 분야 Federated Learning 소개
- Federated Learning 개념 및 응용 프로그램 개요
- Federated Learning을 의료 데이터에 적용하는 데 있어서의 과제
- 의료 분야의 주요 이점 및 사용 사례
데이터 프라이버시 및 보안 보장
- AI 모델의 환자 데이터 개인정보 보호 문제
- 보안 Federated Learning 프로토콜 구현
- 의료 데이터 관리의 윤리적 고려 사항
기관 간 협력 모델 교육
- Federated Learning 다기관 협업을 위한 아키텍처
- 데이터 공유 없이 AI 모델 공유 및 교육
- 기관 간 협업에서의 과제 극복
실제 사례 연구
- 사례 연구: Federated Learning 의료 영상
- 사례 연구: Federated Learning 의료 분야의 예측 분석
- 실제적인 응용과 얻은 교훈
의료 환경에서 Federated Learning 구현
- 의료 분야에 특화된 도구 및 프레임워크 Federated Learning
- Federated Learning을 기존 의료 시스템과 통합
- Federated Learning 모델의 성능 및 영향 평가
Federated Learning의 의료 분야 미래 동향
- 떠오르는 기술과 헬스케어 AI에 미치는 영향
- 의료 분야의 Federated Learning에 대한 미래 방향
- 혁신과 개선의 기회 탐색
요약 및 다음 단계
요건
- 의료 분야에서 머신 러닝 또는 AI에 대한 경험
- 환자 데이터 개인정보 보호 및 윤리적 고려 사항에 대한 이해
- Python 프로그래밍에 대한 능숙함
청중
- 헬스케어 데이터 과학자
- Bio정보학 전문가
- 의료 분야의 AI 개발자
21 시간
