Course Outline

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

Requirements

  • 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 Hours

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