1. |
|
1. 강좌소개, 4차 산업혁명과 인공지능 |
강좌소개,
4차 산업형명의 개요
빅데이터의 필요성 |
|
2. |
|
2. 빅데이터 및 인공지능의 부상과 기술적 실직 |
인공지능의 부상
제2의 기계시대와 빅데이터
기술적 실직의 전조 |
|
3. |
|
3. 빅데이터 기반 강한 인공지능부터 의료인공지능까지 |
빅데이터, 인공지능, 기계학습
딥러닝의 발전
빅데이터와 인공지능을 어떻게 바라볼 것인가? |
|
4. |
|
4. 빅데이터 기반 인공지능의 과거와 현재 |
빅데이터 기반 인공지능의 세가지 유형
“제퍼디”와 “왓슨”
빅데이터 및 가이드 기반 데이터의 변화 |
|
5. |
|
5. IBM 왓슨 최고 책임자(연구자) 큐리 박사와의 인터뷰 |
왓슨 포 온콜로지의 도입, 이슈
정확도와 검증
빅데이터의 법적 규제 |
|
6. |
|
6. 빅데이터의 산업분야 응용 |
의료빅데이터 응용
인공지능이 주목하는 빅데이터 |
|
7. |
|
7. 빅데이터를 이용한 딥러닝(1) |
빅데이터 기반 인공신경망
딥러닝을 이용한 인공지능의 예 |
|
9. |
|
9.빅데이터를 이용한 딥러닝(2) |
빅데이터 기반 인공지능의 시각적 인지능력
빅데이터 기반 인공지능이 유튜브를 본다면 |
|
10. |
|
10. 전문가를 능가하는 빅데이터 기반 딥러닝 판독 |
우리나라의 ㈜ 뷰노의 사례(골연령 판독 인공지능)
빅데이터 기반 구글의 인공지능 안과의사
빅데이터와 인공지능의 시너지 |
|
11. |
|
11. 실시간 모니터링을 통한 데이터 수집과 분석 |
빅데이터 분석을 통한 질병 예방과 예측 의료
애플 워치로 부정맥 측정하기 |
|
12. |
|
12. 빅데이터 기반 미래시대를 어떻게 맞이할 것인가? |
인공지능은 사람(전문가)을 대체하는 가?
도식화, 표준화 할 수 있는 역할 |
|
13. |
|
13. 인공지능 시대의 빅데이터 전문가 |
자율주행차와 자동 수술 로봇
트위터로 양극성 장애 환자 구분하기 |
|
14. |
|
14. 인공지능이 사고를 낸다면 책임은 누구에게 있는가? |
인공지능이 의료사고를 낸다면?
환자가 의사보다 인공지능을 선호한다면? |
|