기본정보
- 교과목개요본 과정은 Machine Learning 기반의 다양한 Data Science 기법과 이러한 기법들의 적용을 위하여 효과적이고 더 나은 성과를 이룰 수 있도록 학습합니다. 헬스케어 분야를 배우는데 필요한 개론과 적용 가능한 사례를 학습하고 데이터 실습을 진행하여 실제 현장의 문제 해결 역량을 키웁니다.
- 학습목표- 바이오헬스케어 분야에 대한 이해
- 데이터 과학(Data Science) 기법
. 다양한 형태의 스케어 데이터를 다루는 기술
. SVM, KNN 진단
. 케라스(Karas)를 사용한 딥러닝 예측 - 주요주제빅데이터, 헬스케어, 파이썬, 머신러닝
- 선수과목파이썬 기초
- 준비사항컴퓨터, Visual Studio 또는 구글 계정 (코랩, 구글 드라이브 사용)
- 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
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- 상호소통능력
- 다양한 이해관계자, 타 학문분야와의 소통을 토대로 바이오헬스 분야의 조화로운발전에 기여하는 능력
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- 디지털 융합력
- 다양한 관점·생각, 빠르게 변하는 기술·트렌드에 민첩하고 유연하게 대응하는 능력
- 70%
- 창조적 문제 해결력
- 바이오헬스 분야에 대한 학술·실무적 이해를 토대로 발휘하는 창의적인 응용력
- 30%
- 자기점검능력
- 지속가능한 윤리적 전문가가 되기 위하여 배우고 성찰하는 주도적 태도
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주제별 수업내용
- 1주제빅데이터와 인공지능 개요
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- 수업 방법 안내
- 빅데이터 개념 설명
- 빅데이터 기술 소개
· 수집/저장/처리/분석기술/NoSQL
- 인공지능 개념 설명
- 실습 과제 1
- 2주제헬스케어 분야의 데이터와 인공지능
- 3주제개발 환경 구성 및 파이썬 일반 기초 실습
- 4주제실습에 필요한 파이썬 기본
- 5주제API 및 웹크롤링을 통한 데이터 수집
- 6주제웹크롤링을 통한 데이터 수집 전처리
- 7주제시각화 실습
- 8주제중간 시험
- 9주제딥러닝의 개념 및 이해
- 10주제AI와 머신러닝
- 11주제딥러닝 및 인공신경망 개요 (I)
- 12주제딥러닝 및 인공신경망 개요 (II)
- 13주제유방암 세포 진단 모델 실습
- 14주제DNA 분류기 및 ASD 조기 진단모델 실습
- 15주제기말 시험


