인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2025-12-04 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

성명

이창선

소속기관

인하대학교

강의

(주제)

인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI

학습목표

인과 기반 예측은 철강, 반도체, 에너지, 화학, 제약 등과 같이 여러 인과 요인이 단계적으로 연결되어 결과를 만들어 내는 복잡한 제조 분야에서 필수적이다. 인과를 이해하는 인간과 데이터 패턴 학습 능력이 뛰어난 AI 협력하여야, 설명할 있고, 신뢰할 있는 예측 모델 개발이 가능하다. 인간과 AI 협력을 위한 프로토콜 이해가 학습 목표이다.

분야

AI

□ Bio

□ Chem

□ Drug

단계

기초

과정 소개

목차

(강의시간)

강의내용

실습

여부

교수자

 

1

제조 예측 AI 한계와 극복 방안

- 잠재력, 추론 능력 한계, 데이터 유발 한계, 모델링 범위 한계, 지식 전이 한계, 현장 적용 한계, 인간 협력 한계와 극복 방안

 

X

 

본인

 

2

제조 예측 AI 모델 개발 프로토콜

- 예측 모델 개발 프로토콜 개요, 변수 속성 입력 프로토콜, 탐색 분석 프로토콜, 지식 조립 프로토콜, 모델 평가 프로토콜

 

X

 

본인

 

3

제조 예측 AI 모델 활용 프로토콜

- 예측 대상 선정 프로토콜, 문제-모델 분류 프로토콜, 단계적 모델링 프로토콜, 활용 교육 프로토콜, 공유-확산 프로토콜

 

X

 

본인

 

4

 

 

 

선수과목

없음

참고자료

유튜브 채널명 : 왕초보 AI 셰프

준비사항

없음

분류
  • 주제
    바이오데이터수집, 바이오분석기술, 바이오프로그래밍, 시스템 생물학, 머신러닝, 파이썬프로그래밍
  • 분야
    인공지능 & 프로그래밍, 생물학 & 생물정보학, 화학 & 화학정보학
  • 실습
    없음 (이론 강의)
  • 활용 단계
    Drug Discovery, preclinical
교수자/개설자