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코스 개요
생성형 AI 개론
- AI 및 머신러닝 기초 이해하기
- 생성형 모델에 대한 심층 탐구
- 의료 분야에서의 생성형 AI 현황 살펴보기
신약 개발과 생성형 AI
- AI를 활용한 신속한 약물 설계 방법
- 성공 사례와 당면 과제에 관한 사례 연구들
- 가상 스크리닝 및 예측 모델의 활용 방안
생성형 AI를 통한 개인 맞춤형 의료
- AI를 활용한 치료법 최적화 방법
- 유전체학과 AI: 개인 맞춤형 의료의 새로운 시대
- AI 기반 개인 맞춤형 의료에서 고려해야 할 윤리적 문제들
의료 영상 기술의 발전
- 생성형 AI를 활용한 진단 정확도 향상 방안
- 3D 의료 영상 및 AI 기반 재구성 기술 개요
- AI 지원 영상 처리가 환자 치료 결과에 미치는 영향
실제 응용 사례와 향후 전망
- 임상 현장에서 생성형 AI의 실제 통합 방안
- 환자 진료 및 관리 측면에서 AI 발전의 미래 전망
- 최종 과제: 특정 의료 문제 해결을 위한 AI 솔루션 제안하기
윤리적·사회적 영향에 대한 고찰
- 의료 분야에서의 AI 활용이 초래하는 윤리적 쟁점 탐색
- 데이터 개인정보 보호, 보안 및 거버넌스 문제 고찰
- 향후 정책 수립 및 규제 방향에 대한 준비 사항 살펴보기
요약 및 향후 실행 방안 제시
요건
- 머신러닝 관련 개념에 대한 기초적인 이해
- Python 프로그래밍에 대한 친숙도
- 생물학 및 의료 시스템에 관한 초보 수준의 지식
대상자
- 의료 전문가들
- 데이터 분석가들
- 정책 입안자들
21 시간
회원 평가 (2)
이번 교육에서 유추할 수 있는 팁과 권장 프롬프트
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
코스 - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
기계 번역됨
적절하고 효과적인 프롬프트 사용
Marses Pacaldo
코스 - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
기계 번역됨