인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI 수료증
모집인원9,999명
학습기간2025-12-04 ~ 2029-12-31
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성명 |
이창선 |
소속기관 |
인하대학교 |
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강의 명 (주제) |
인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI |
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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 가 협력하여야, 설명할 수 있고, 신뢰할 수 있는 예측 모델 개발이 가능하다. 인간과 AI의 협력을 위한 프로토콜 이해가 학습 목표이다. |
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분야 |
AI |
□ Bio |
□ Chem |
□ Drug |
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단계 |
기초 |
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목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습 여부 |
교수자 |
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1 |
제조 예측 AI의 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 |
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2 |
제조 예측 AI의 모델 개발 프로토콜 - 예측 모델 개발 프로토콜 개요, 변수 속성 입력 프로토콜, 탐색 분석 프로토콜, 지식 조립 프로토콜, 모델 평가 프로토콜 |
X |
본인 |
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3 |
제조 예측 AI의 모델 활용 프로토콜 - 예측 대상 선정 프로토콜, 문제-모델 분류 프로토콜, 단계적 모델링 프로토콜, 활용 교육 프로토콜, 공유-확산 프로토콜 |
X |
본인 |
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4 |
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선수과목 |
없음 |
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참고자료 |
유튜브 채널명 : 왕초보 AI 셰프 |
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준비사항 |
없음 |
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주제바이오데이터수집, 바이오분석기술, 바이오프로그래밍, 시스템 생물학, 머신러닝, 파이썬프로그래밍
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분야인공지능 & 프로그래밍, 생물학 & 생물정보학, 화학 & 화학정보학
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실습없음 (이론 강의)
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활용 단계Drug Discovery, preclinical