기본정보
- 교과목개요바이오/의료 데이터는 폭증하고 있다. 컴퓨터 기술의 발전으로 폭증하는 데이터를 처리 분석하여 인공지능 진단을 수행하는 등 바이오/의료 분야에서 획기적인 변화가 발생하고 있다. 본 교과목에서는 데이터 고속 처리를 위한 GPU 프로그래밍 기초를 학습한다.
- 학습목표바이오/의료 데이터의 특성을 이해하게 될 것이다.
병렬처리에 대한 개념을 이해하고 기본 병렬처리 프로그램을 작성할 수 있다.
바이오/의료 데이터의 병렬처리 및 학습을 통해 어떤 효과를 얻을 수 있는지 이해하고 기본 학습 및 예측 프로그램을 작성할 수 있다. - 주요주제Bio-medical data, parallel processing, AI/ML
- 선수과목기본 컴퓨터 프로그래밍 교과목
- 준비사항기본 컴퓨터 프로그래밍 교과목을 이수하여, 간단한 프로그래밍이 가능해야 하며 온라인수강 및 실습을 위한 데스크탑 혹은 노트북을 소지하고 있어야 합니다. GPU 플랫폼의 경우 개인 데스크탑 GPU 카드, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 구글 colab, 혹은 교수자가 제공하는 서버의 GPU를 사용할 계획입니다.
특징:
병렬 데이터 처리를 위해 많이 사용하는 GPU 프로그래밍의 이론 기초 및 실습을 학습하며, 이는 병렬 및 고성능 컴퓨팅 학습 뿐 아니라 인공지능/머신러닝을 위한 기본 교과목이 될 것입니다. - 장애학생 수업안내본 강의를 수강하는 장애 학생들에게는 장애 학생 개개인의 특성과 요구에 따라 수업 담당 교강사와의 상담을 통하여 적절한 수준의 지원 서비스(시험시간 연장 및 시험방법 조정 등)를 제공할 수 있습니다.
핵심역량
- 인간사회 공감력
- 생명과 환경을 존중하며, 지역사회와 인류에 공헌하려는 덕성
- 10%
- 상호소통능력
- 다양한 이해관계자, 타 학문분야와의 소통을 토대로 바이오헬스 분야의 조화로운발전에 기여하는 능력
- 10%
- 디지털 융합력
- 다양한 관점·생각, 빠르게 변하는 기술·트렌드에 민첩하고 유연하게 대응하는 능력
- 40%
- 창조적 문제 해결력
- 바이오헬스 분야에 대한 학술·실무적 이해를 토대로 발휘하는 창의적인 응용력
- 30%
- 자기점검능력
- 지속가능한 윤리적 전문가가 되기 위하여 배우고 성찰하는 주도적 태도
- 10%
주제별 수업내용
- 1주제바이오/의료데이터 병렬처리 소개
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- 바이오/의료 데이터의 예
- 바이오/의료 데이터 특성
- 바이오/의료 데이터와 컴퓨터 기술
- 2주제GPU 프로그래밍 소개1
- 3주제CUDA 개요
- 4주제GPU 프로그래밍 소개 2
- 5주제CUDA API 기초
- 6주제병렬 가능성 및 GPU 내부 구조
- 7주제GPU 메모리 시스템
- 8주제중간고사
- 9주제GPU 메모리 시스템 2
- 10주제동기화와 명령어 수준 병렬성
- 11주제고급 GPU 가속화 알고리즘
- 12주제고급 GPU 가속화 알고리즘2
- 13주제푸리에 변환
- 14주제의료영상 데이터 처리
- 15주제특강
