Course Outline

생성형 AI 소개

  • AI와 머신러닝의 기본 이해
  • 생성형 모델 심화 탐구
  • 의료 분야에서의 생성형 AI 현황

생성형 AI를 통한 약물 발견

  • AI를 통한 약물 설계 가속화
  • 성공 사례와 도전 과제: 사례 연구
  • 가상 스크리닝 및 예측 모델

생성형 AI를 통한 개인화 의학

  • AI를 통한 치료 맞춤화
  • 유전체학과 AI: 개인화의 새로운 시대
  • AI 기반 개인화 의학의 윤리적 고려사항

의료 이미징의 발전

  • 생성형 AI를 통한 진단 향상
  • 3D 의료 이미징 및 AI 복원 기술
  • AI 지원 이미징을 통한 환자 결과 개선

실전 응용 및 미래 방향

  • 임상 실습에 생성형 AI 통합
  • 환자 관리와 치료에서의 AI 미래
  • 최종 프로젝트: 의료 도전 과제에 대한 AI 솔루션 제안

윤리와 사회적 영향

  • 의료 분야에서의 AI 윤리적 환경 탐색
  • 데이터 프라이버시, 보안 및 관리
  • 미래 준비: 정책 및 규제

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해
  • 파이썬 프로그래밍에 대한 숙련도
  • 생물학 및 의료 시스템에 대한 기초 지식

대상

  • 의료 전문가
  • 데이터 분석가
  • 정책 입안자
 21 Hours

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