강의 소개
뇌종양 MRI를 4가지(글리오마·수막종·뇌하수체·정상)로 분류하는 합성곱 신경망(CNN)을 파이썬·텐서플로로 직접 구현하는 딥러닝 프로젝트. 이미지가 픽셀 숫자로 표현되는 원리부터 합성곱·풀링의 동작, 케라스로 CNN 쌓기, 학습 곡선과 과적합, 혼동행렬·클래스별 성능까지 다룬다. 특히 특징맵 시각화로 "기계의 눈"이 무엇을 보는지 직접 들여다보고, 글리오마와 수막종이 혼동되는 의학적 이유와 의료 영상 AI의 한계·설명가능성·윤리까지 탐구한다. 메디컬·데이터과학 진로 탐구보고서 프로젝트.
멘토 Q&A 포함
코드 자료 포함
리포트 자료 포함
강의 정보
강사
딥클래스 멘토 멘토
총 강의시간
1시간 11분
수강기한
구매일로부터 12개월
총 강의수
15개
연계 진로
의약학
연계 교과
정보
커리큘럼
총 3개 섹션 · 15개 수업섹션 1. 1회차 — MRI·이미지 데이터·CNN의 눈
5개 수업- MRI 데이터 만나기 — 4클래스 영상05:00
- 이미지는 숫자다 — 픽셀과 정규화04:30
- CNN의 눈 — 합성곱과 풀링05:00
- CNN 쌓기 — 케라스로 모델 만들기05:00
섹션 2. 2회차 — 학습과 평가
5개 수업- 학습하는 기계 — 에포크마다 똑똑해진다05:00
- 학습 곡선 읽기 — 과적합의 신호04:30
- 처음 보는 MRI로 시험 — 정확도 86%04:30
- 무엇을 헷갈렸나 — 혼동 행렬05:00
- 클래스별 성적표 — 글리오마가 어렵다04:30
섹션 3. 3회차 — 기계의 눈, 그리고 의료
5개 수업- 기계의 눈 속으로 — 특징맵 들여다보기05:00
- 한 장의 MRI 진단 — 맞춘 것과 틀린 것04:30
- 왜 헷갈릴까 — 닮은 종양, 쉬운 정상04:30
- 86%를 진료실에 — 의료영상 AI의 신중함05:00
- 기계의 눈, 의사의 손 — CNN의 의미와 다음05:00
멘토 소개
🧠
딥클래스 멘토 강사
딥클래스 멘토 멘토는 의약학 분야의 풍부한 경험을 바탕으로 고등학생 눈높이에 맞춘 강의를 진행합니다.
수강평 0
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Q&A
추천도서
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