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바이오 딥러닝 : 의료 데이터로 환자 진단 및 신약 개발 모델 구현하기

[국내 유일 의료 데이터 강의] 의료 AI 연구진들이 현업에서 사용할 수 있는 최신 기술들로 구성된 딥러닝 기반의 바이오 실전 구현 강의!

강의 일정
22.06.25 ~ 22.08.13 (총 8회) 매주 토요일 10:00 ~ 13:00 (총 24시간)
강의장
강남대로 94길 15, S2빌딩 | 3층 Spoons Lab A(지도확인)
강의 방식
의료 데이터 강의

국내 유일 의료 인공지능 강의!

“유명 유전체 기업 AI 기술 총괄로 계신 강사님과 함께 합니다.”

컴퓨터비전, 자연어처리, 그래프 신경망, 생성 모델 등 최신 딥러닝 기술을 한번에!

01

딥러닝의 기초부터 다양한 의료 연구에 사용되는 기술까지 실제 적용!

02

혼자 시도하기 어려웠던 의료 데이터를 활용하는 방법 학습!

03

의학 논문을 읽고 직접 구현까지 함께 실습!

본 강의를 수강하기 전, 안내사항

  • *해당 과정은 정원 초과 시 조기 마감될 수 있습니다.
  • *오프라인으로만 진행됩니다.

우리 과정의 특징

  • 의료 도메인에서의 데이터 활용법을 위한
    딥러닝 기초까지 다룹니다.

    수강대상이 특정 도메인에 있는 종사자들이 많을 것으로 생각되어 기초 개념부터 실전까지 배우는 강의로 구성하였습니다. 가장 핵심이 되는 내용을 이해하고 일반적인 딥러닝에서 쓰이는 예제 코드를 직접 돌려보고 그것을 조금만 변형하여도 의료 도메인의 다양한 데이터에 활용될 수 있다는 것을 보여주고자 합니다.

  • 강사님과 함께 실습해보고,
    각 예제에 따른 피드백 시간을 가집니다.

    모든 강의는 Colab 코드로 실습 되며, 수강생들에게는 Private한 github를 제공할 예정입니다. 직접 실습하기 전에 핵심적인 Python 코딩 기법과 Pytorch 딥러닝 기법을 익히고, 해당 내용들에 대한 이해를 돕기 위해 실전에서는 중요 부분들을 직접 코드로 실습 해보는 시간을 가진 후 함께 정답을 확인하고 설명하는 시간들을 가질 예정입니다.

  • 의료 분야라면 필수인 CV, NLP,
    Graph, Generative Model을 전부 배웁니다.

    Open된 의료 데이터를 통하여 다양한 예제에 컴퓨터 비전, 자연어처리, 그래프, 생성모델 딥러닝 등 경험하게 할 생각입니다. 의료 컴퓨터 비전에서는  X-ray, CT, Histology 데이터를 다룰 예정이고, 의료 자연어 처리에서는 DNA, RNA, Protein, Chemical Sequence를 다룰 예정이며, 그래프 모델로는 화합물 데이터를 다룰 예정입니다. 또한 생성모델에서는 앞선 데이터와 모델을 기반으로 진행할 예정입니다.

강의 코스 구성

우리는 이렇게 배워요!

의료 데이터 강의
강사님 인터뷰

강사님 미리 만나보기

국승호 강사님


강사님의 자세한 이력은 페이지 하단에 기재되어 있습니다.

실습 내용

우리는 이런 내용을 배워요!

의료 데이터 강의

CASE 1

의료 데이터 강의

CASE 2

의료 데이터 강의

CASE 3

의료 데이터 강의

CASE 4

의료 데이터 강의

CASE 5

의료 데이터 강의

CASE 6

의료 데이터 강의

CASE 7
수강효과

수강하고 이렇게 성장해요!

01

의료 인공지능
최신 동향 파악

의료 인공지능은 결국 환자를 진단하며 치료하고 신약을 개발할 수 있는 돈이 되는 분야에 집중되고 있습니다. 실습이 진행될 모든 내용들은 최신 주목받고 있는 기술들을 다양하게 활용해볼 수 있도록 구성하였습니다. 이론부터 실전 연습까지 함께 진행하면서 의료 분야의 최신 동향 파악뿐만 아니라 실제 활용하고 있는 필드에서의 내용까지 이해할 수 있습니다.

02

의료 도메인에서 활용되고 있는
AI 이해 및 실전 노하우

실제 인공지능 개념들이 의료 도메인에 어떻게 활용되고 있는지 알 수 있습니다. 광범위한 의료 분야에서 인공지능이 도입될 수 있는 영역을 파악하고, 다양한 데이터에 다양한 인공지능 기법을 적용해 보면서 실전 의료 인공지능을 경험할 수 있습니다. 뿐만 아니라 여러 도메인을 경험해 본 저의 노하우를 전달함으로써 실전에서 경험하게 될 예상치 못한 상황에 대해 대처할 수 있습니다.

03

실제 모델 설계부터
구현까지의 능력 습득

실제 기술과 논문을 코드로 재현하는 시간을 가짐으로 실제 구현 능력을 키울 수 있습니다. 핵심적인 python 코딩 기법과 pytorch 딥러닝 기법을 익히고 예제를 함께 구현함으로써 직접 구현해보는 능력을 갖게 됩니다.
본 강의의 수강을 통해 데이터가 주어졌을 때, 스스로 인공지능 모델을 설계하고 만들 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.

수강대상

이런 분들이라면, 이번 강의를 그냥 지나치지 마세요!


제약, 바이오, 의료 계열에 종사하나 AI 논문 이해 및 구현이 어려운 분


의료 및 바이오 AI 기업의 연구원 신입 혹은 취업을 희망하시는 분


자연 계열 전공(화학, 의학, 약학 등)에서 AI 연구 개발로 전향하고 싶은 분


딥러닝을 이해하고 있으면서 의료 분야로 실제 구현 경험을 쌓고 싶은 분

강의에 대해 궁금한 점이 있으신가요?

Q. 오프라인 강의만 진행하나요?

해당 과정은 오프라인 강의로만 진행됩니다.
오프라인에서 다 하지 못한 소통을 위해 Slack 방도 운영하고 있습니다.

Q. 기초 지식이 없어도 수강이 가능한가요?

Python 및 머신러닝에 대한 기초적인 문법 및 지식이 다소 필요하실 수 있습니다.
또한 의료와 관련된 개념적인 지식을 필요로 합니다.

Q. 수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요?

실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요합니다.

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

"아무것도 모르는 곳에서부터 시작해도 훌륭한 의료 인공지능 전문가가 될 수 있도록 도와드리겠습니다."

의료 데이터 강의
Cook
이력사항
  • 전) 서울대병원/아산병원 유전체 생명정보학 연구실 연구원
  • 전) 국내 유명 유전체 기업 AI 기술 총괄
  • 의료 인공지능 관련 Nature 자매지 제 1 저자 및 그 외 다수 논문 저술
  • 의료 AI 스타트업 핵심 기술 특허 개발 및 자문위원
Q. 간단하게 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 이번에 의료 인공지능 강의를 맡게 된 Cook입니다. 저는 대학교 때는 생명공학과 컴퓨터공학을 전공했으며, 대학원 때는 의학 통계를 전공했습니다. 또한 대학병원에서 3년간 연구원으로, 바이오 산업계에서 3년 전문연구요원으로 일 해왔습니다. 그 기간 동안 저는 병원 유전체 기업 제약회사에서 AI 프로젝트를 다수 진행하였습니다. 신약 개발 딥러닝, 단백질 구조 예측, 암 환자 아종 구분 등 최신 의료계와 제약회사에서 관심을 갖는 연구를 진행한 경험이 있으며, 의료 인공지능 관련 Nature 자매지 제 1저자 및 그 외 다수 논문을 저술했습니다. 연구 과정 중 진행한 특허는 현재 주목받는 의료 AI 스타트업의 핵심 기술로 사용되고 있습니다. 저도 처음에는 코딩에 대해서 아무것도 모르는 생명공학과 대학생이었습니다. 앞으로 시대는 하나만 잘하는 사람이 아닌 다양한 기술들을 융합하여 사용할 줄 아는 사람이 주목받을 것이라고 생각하고 의료 인공지능 전문가의 길을 가기 시작했습니다. 여러분들도 저와 같이 아무것도 모르는 곳에서부터 시작해도 훌륭한 의료 인공지능 전문가가 될 수 있도록 도와드리겠습니다. 의료 현장에서 수많은 의사 약사 바이오 전공자들과 협업하며 실제 데이터를 이용하여 유의미한 결과들을 만들어 왔습니다. 인공지능의 개념이 어떻게 의료 바이오 계열에 활용되는지에 대해 누구보다 잘 설명할 자신이 있습니다.

Q. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

가장 중요하게 생각하는 것은 딥러닝의 개념을 정확히 이해하고 의료 바이오 도메인에 어떻게 코드로 구현하는가 입니다. 모든 강의는 해당 기술을 구현하기 위한 개념과 도메인 지식 설명 그리고 실제 코드 실습으로 이루어져 있습니다. 모든 실습은 구글 Colab으로 이루어질 예정이니, 개인 노트북만 지참해주시면 됩니다.

Q. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

본 강의는 의료 인공지능에 다양한 분야를 다룹니다. 그렇기에 다양한 인공지능 기술들을 다 다루고 실제 의료 데이터 적용합니다. 대부분의 최신 의료 인공지능 기술들이 해당 강의 내용에서 크게 벗어나지 않습니다. 그뿐 아니라 실제 프로젝트 진행 시 겪었던 경험을 기반으로 노하우를 전수하고자 합니다. 강의에서 배운 내용을 조금씩만 변형하여도 최신 핫한 의료 인공지능 기술을 재현할 수 있습니다.

Q. 다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?

다양한 딥러닝 기술들을 다루는 강의는 많으나, 실제 의료 도메인에 딥러닝을 적용하고 코드 실습하는 강의는 존재하지 않습니다. 의료 인공지능 연구자들이 현업에서 쓸 수 있는 기술들을 가르치는 내용으로 강의를 구성하였습니다. 핵심 기초 개념을 배우고 실전에 쓸 때 더 깊이 있는 이해를 할 수 있게 도와줄 것입니다.

Q. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말이 있나요?

딥러닝이 주목 받은 지 몇 년 뒤면 10년이 되어 가는 것 같습니다. 많은 기술의 발전이 있었지만, 결국 '그 기술을 기반으로 어떠한 문제를 푸느냐'가 중요해졌습니다. 저의 목표는 사람을 살리는 인공지능을 개발하는 것입니다. 미래에 언젠가 인공지능으로 신약을 개발하고 환자를 진단하며 치료하는 일이 실현될 것이라고 믿습니다. 저의 강의를 듣고 더 많은 인재들이 이 분야에서 빛나는 활약을 하여 그 미래를 함께 앞당길 수 있었으면 좋겠습니다.

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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