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코스 개요
생성형 AI 소개
- AI 및 기계 학습 기본 개념 이해
- 생성형 모델에 대한 심층 분석
- 의료 분야 생성형 AI 의 현황
신약 개발에서의 생성형 AI
- AI 를 활용한 신약 설계 가속화
- 사례 연구: 성공 사례와 과제
- 가상 스크리닝 및 예측 모델
생성형 AI 를 통한 맞춤형 의학
- AI 를 활용한 치료법 맞춤화
- 유전체학과 AI: 맞춤화의 새로운 시대
- AI 기반 맞춤형 의학의 윤리적 고려 사항
의료 영상 분야의 발전
- 생성형 AI 를 활용한 진단 개선
- 3D 의료 영상 및 AI 재구성 기술
- AI 지원 영상을 통한 환자 결과 향상
실제 적용 사례 및 향후 방향
- 임상 현장에 생성형 AI 통합
- 환자 치료 및 관리에서 AI 의 미래
- 최종 프로젝트: 의료 과제 해결을 위한 AI 솔루션 제안
윤리적 및 사회적 영향
- 의료 분야 AI 의 윤리적 환경 이해
- 데이터 프라이버시, 보안 및 거버넌스
- 미래 준비: 정책 및 규제
요약 및 다음 단계
요건
- 기초적인 기계 학습 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍에 대한 친숙함
- 생물학 및 의료 시스템에 대한 입문적 지식
대상 청중
- 의료 전문가
- 데이터 분석가
- 정책 입안자
21 시간
회원 평가 (2)
대화형 스타일, 연습문제
Tamas Tutuntzisz
코스 - Introduction to Prompt Engineering
기계 번역됨
미래를 위한 유용한 자원들의 훌륭한 저장소, 강사의 스타일(유머 감각이 뛰어나고 세부 사항이 잘 들어 있습니다)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
코스 - Prompt Engineering for ChatGPT
기계 번역됨