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AI 기반 헬스케어 데이터 리터러시의 이해 진행중 이수증
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AI 기반 헬스케어 데이터 리터러시의 이해
참여기관 목록
강좌소개
강좌목표
- CGM(연속혈당측정) 데이터와 생활로그 데이터를 이해할 수 있다
- Python 기반 데이터 처리 및 시각화 기초를 습득할 수 있다
- 머신러닝 기초 개념을 이해하고 혈당 데이터에 적용할 수 있다
- 시계열 데이터를 활용한 기본적인 예측 모델을 구현할 수 있다
강좌 특성
- Python 기반 데이터 처리 및 시각화부터 머신러닝 기초까지 단계적으로 학습하는 입문 과정
- CGM 및 라이프로그 데이터를 활용하여 실제 산업 데이터를 이해하는 실습 중심 교육
- 이론과 간단한 실습을 병행하여 AI 기반 데이터 분석의 기본 역량을 강화
- 디지털 헬스케어 분야에 대한 이해와 데이터 기반 문제 해결 능력의 기초를 형성
강좌 운영일정
- 수강신청기간 : ~ 2026.12.31.
- 강좌운영기간 : 2026. 7. 30. ~ 2026.12.31.
이수 및 평가기준
총점 60점 이상 이수증 발급
- 진도율, 퀴즈, 과제, 총괄평가에 따른 점수를 합산하여 60% 이상 기준에 도달하면 학업의 최저 기준치를 충족한 것으로 간주함
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | AI 및 데이터 분석 기초 이해 | 1-1 | Python 및 데이터 분석 환경 소개 | 퀴즈(1) |
1-2 | Pandas를 활용한 데이터 처리 | |||
1-3 | 데이터 시각화 (matplotlib, seaborn) | |||
2 | 머신러닝 기초 | 2-1 | 머신러닝 · 지도학습 개념 | 퀴즈(2) |
2-2 | 회귀 및 분류 모델 개요 | |||
2-3 | 문제정의 및 분석 파이프라인 | |||
3 | CGM 및 라이프로그 시계열 데이터 이해 및 전처리 기법 | 3-1 | CGM·라이프로그 데이터 이해 | 퀴즈(3) 과제(1) |
3-2 | 데이터 전처리 | |||
3-3 | 시계열 데이터 분석 | |||
4 | 회귀 알고리즘 | 4-1 | 선형 회귀 알고리즘 | 퀴즈(4) |
4-2 | 다중특성과 다중회귀 모델 | |||
4-3 | 과대 및 과소적합과 규제 | |||
5 | 분류 알고리즘 | 5-1 | 로지스틱 회귀 모델 | 퀴즈(5) |
5-2 | 확률적 경사 하강법 | |||
5-3 | 나이브 베이즈 모델 | |||
6 | 비선형 지도학습 모델 | 6-1 | 결정 트리 모델 | 퀴즈(6) |
6-2 | 결정트리 앙상블 | |||
6-3 | 커널 서포트 벡터머신 | |||
7 | 이상 탐지 및 평가를 통한 성능향상 | 7-1 | 평가지표와 측정 | 퀴즈(7) 과제(2) |
7-2 | 이상 탐지 기법 | |||
7-3 | 교차 검증 | |||
8 | 통합 분석 및 응용 | 8-1 | 데이터 분석 파이프라인 | 퀴즈(8) |
8-2 | 파이프라인 조립 | |||
8-3 | 일반화 및 개인리포트 | |||
9 | 총괄평가 | 9 | 총괄평가 | |
강좌운영진
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남연식 교수- 소속 : 광운대학교 화학과
- 직급 : 조교수
- 전공 : 이학박사 (계산화학/물리화학)
- 교수자 대표 이력
- Argonne National Laboratory 박사후연구원
- University of California, Irvine 박사후연구원
- 2016 Global Ph.D. Fellowship, 2017-2019 POSCO Science Fellowship 선정
- SCI 국제학술지 논문 30여편 게재 (제1·교신저자 20편 이상)
- AI 기반 계산화학 및 분자 시뮬레이션 연구 - 메일주소 : nam@kw.ac.kr
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한성민 TA
메일주소 : smhan5029@gmail.com