의료 인공지능 마이크로디그리
(Medical Artificial Intelligence Micro Degree)
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주관학과(부)
SW대학 │ 인공지능학과 최소 이수학점
9학점이수 대상
전 재학생교육목표
생성형 AI의 일상생활 속 확산 등 AI 기반 기술 발전과 함께, 국민 건강∙의료 분야 AI 기술 개발 및 관련 시장이 성장하고 있음교육과정
1) 교육과정 표
※ AI신호처리, AI영상처리, AI+X 에서 택1하여 이수
2) 교과목개요
| 학년 | 학기 | 교과목번호 | 교과목명 | 학점 | 시수 | 개설학과 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 이론 | 실습 | ||||||
| 2 | 2 | AIN25002 | 머신러닝 | 3 | 2 | 2 | 인공지능학과 |
| 3 | 1 | AIN35002 | 딥러닝 | 3 | 3 | 0 | 인공지능학과 |
| 2 3 3 |
2 1 2 |
AIN25001 AIN35001 AIN36002 |
AI신호처리 AI영상처리 AI+X |
3 3 3 |
3 3 2 |
0 0 2 |
인공지능학과 |
| 계 | 9 | ||||||
2) 교과목개요
| 교과목명 | 교과목개요 |
|---|---|
| 머신러닝 | 전반적인 머신러닝 분석 프로세스 및 머신러닝 알고리즘의 기본 개념/ 원리에 대하여 학습하고, 실제 파이썬 실습을 통하여 머신러닝 사용 능력을 배움. |
| 딥러닝 | 현존하는 다양한 딥러닝 모델의 구조 및 기본 동작 방법, 그리고 학습 방법들을 습득하고 TensorFlow/PyTorch와 같은 딥러닝 툴을 활용한 실습을 통해 인공지능 문제를 해결하는 모델링 기법을 습득함. |
| AI신호처리 | 신호처리의 기초 이론을 학습하고, 인공지능 기술을 활용한 신호처리 기법에 대해서 학습함. 또한, 실습을 통하여 실제 신호를 처리하여 인공지능에 적용할 수 있는 방법에 대해서 학습함. 해당 수업은 의료AI의 선수과목으로 수강할 것을 권유함. |
| AI영상처리 | 영상처리의 기본 알고리즘을 이해하고, 인공지능에서 가장 널리 사용 되는 영상에 대한 기본 개념과 다양한 처리 방법에 대해 학습함. 해당 교과목은 의료AI의 선수과목으로 수강할 것을 권유함. |
| AI+X | AI+X는 AI(인공지능) + X를 나타내는 용어로써 모든 산업에 AI 기술이 융합 및 응용되는 기술을 의미함. 해당 교과목에서는 머신러닝, 딥러닝, 생성형 인공지능 등의 다양한 인공 지능 기술을 습득한 후, 해당 기술들을 산업 다양한 분야에 적용 및응용할 수 있는 능력을 함양함. 의료, 헬스케어, 금융, 보안, 디자인 및 범죄 등 다양한 분야에 오픈 되어 있는 데이터를 확보하고 이를 학습에 사용하면서 인공지능 모델을 관심있는 분야에 최적화 할 수 있는 기술 및 능력을 함양함. |
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기대효과 및 진출 분야
의료 인공지능은 의료 산업의 중요한 혁신 기술 중 하나로, 이를 학습한 학생들은 향후 진단, 치료, 의료 데이터분석 등 다양한 분야에서 AI 기술을 적용하는 전문가로 성장 할 수 있음
- 의료 영상 분석, 정밀 의학, 신약 개발, 전자 건강 기록 관리, 원격 진료 및 로봇 수술 등 다양한 의료 분야에 진출 가능함