3. 교육 일정

주차

주제

강의내용

시간

비고

온/오프

비고

1일

AI 개념이해

• 일반론

• , 머신러닝, 인공지능 활용 등

8

이론

온라인

선수과정

48H 미산정

2일

헬스케어 산업분야

AI 활용사례

• 분야 AI 적용 사례 (국내, 해외)

4

이론

온라인

김보연

의료 데이터에 대한 이해

• 데이터의 종류

• 데이터

• 신호 데이터

• 영상 데이터

4

이론

온라인

김보연

3일

EHR 데이터의 정제와 가공

• 의무 기록 데이터의 정제와 가공

• 품질과 정제

4

이론

및

실습

온라인

김보연

4일

생체 신호 데이터의 정제와 가공

• 신호 데이터의 인공지능 적용을 위한 정제

• 신호의 노이즈

• 데이터 분석, 표준화와 정규화

• 가공

8

이론

및

실습

온라인

김보연

5일

의료 영상의 정제와 가공

• 영상의 인공지능 적용을 위한 정제와 가공

• 처리 기초

• 적용/활용 계획(안) 기획서 작성

8

이론

및

실습

온라인

김보연

6일

헬스케어 데이터셋 구축방법

• 데이터셋 유형 및 수집
• 유형 및 주요 파일 포맷

• 가명/익명 조치 및 데이터 품질관리

• 수집 자동화
• 크롤링 이해 및 실습

• 활용 – API 호출 및 데이터 수집

8

이론

및

실습

온라인오프
라인

딥노이드 이주영,

한기철

(AI융합전문가 멘토 참여)

7일

헬스케어 데이터셋 구축실습

• 이미지 데이터 크롤링과 라벨링

• 이미지 크롤링

• 라벨링, 전이학습

3558478. HILT(Human In The Loop)를 통한 조정

8

실습

온라인오프
라인

딥노이드 이재혁,

한기철

(AI융합전문가 멘토 참여)

8일

헬스케어

데이터 활용 AI 서비스 기획 토의

• 딥러닝 기술 적용 인공지능 비즈니스 모델 기획 토의

4

실습

및 토의

온라인오프

라인

딥노이드 최민혁

합계

48