이 클래스는 의료인으로서 인공지능을 연구나 실무에 적용해보고 싶으신 분들께 꼭 맞는 구성으로 준비했습니다.

기본적으로 Python 문법은 알고 계시면 좋지만, 복잡한 코딩 능력은 전혀 요구하지 않습니다.

하드코딩을 최대한 배제하고, 이미 검증된 라이브러리와 프레임워크를 활용해 빠르게 인공지능 결과를 도출하는 데 초점을 맞췄어요.

의료 영상 데이터를 중심으로,

• 데이터 전처리는 어떻게 해야 하는지

• 모델은 어떻게 학습시키고

• 결과를 어떻게 시각적으로 검증할 수 있는지

이 모든 과정을 Hands-On 실습 중심으로 안내드릴 예정입니다.

또한 단순한 모델 구현에 그치지 않고,

"전이학습(Transfer Learning)"과 "다양한 최신 기법(Method)"을 활용해 모델의 성능을 점점 고도화하는 과정까지 함께 다루어봅니다.

복잡한 이론보다, 실제 데이터로 실전 경험을 쌓고 싶은 분이라면 이 강의가 좋은 출발점이 되어드릴 수 있을 거예요.

📣 이런 분들께 추천합니다

• 의료인 또는 의료 영상 데이터를 다루는 연구자

• 인공지능을 활용해 의료 현장의 문제를 해결하고 싶은 분

• Python과 딥러닝 기본 문법은 알지만 실전 프로젝트 경험이 부족한 분

• Grad-CAM, 전이학습, YOLO 등 최신 의료 AI 기법을 알고 싶은 분

🧭 클래스에서 배우는 내용

• 의료 인공지능의 개념과 실제 병원 적용 사례

• 의료 영상 데이터 수집 → 전처리 → 모델링의 전 과정을 Hands-On으로 경험

• Pytorch 기반 분류·분할 모델 구현 및 성능 분석

• ChatGPT를 활용한 데이터 전처리 자동화

• **XAI(설명가능한 AI)**를 활용한 Grad-CAM 시각화

• 전이학습과 YOLO를 활용한 객체 탐지 모델 적용