인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI

인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI Certificate

Class Introduction

성명	이창선		소속기관		인하대학교
강의 명 (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 가 협력하여야, 설명할 수 있고, 신뢰할 수 있는 예측 모델 개발이 가능하다. 인간과 AI의 협력을 위한 프로토콜 이해가 학습 목표이다.
분야	AI	□ Bio		□ Chem		□ Drug
단계	기초

Course Introduction

(강의시간)

강의내용

실습

여부

교수자

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

본인

제조 예측 AI의 모델 개발 프로토콜

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

본인

제조 예측 AI의 모델 활용 프로토콜

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

본인

선수과목

없음

참고자료

유튜브 채널명 : 왕초보 AI 셰프

준비사항

없음

Classification

Subject

Biodata Collection, Biodata Analysis, Bio Programming, System Biology, Machine Learning, Programming
Class Area

AI & Programming, Biology & Bioinfomatics, Chemical & Cheminfonatics
Practice

Nothing
Utilize

Drug Discovery, preclinical

Professor