기본 지식

1. 딥러닝 기본 개념

  1. 인공신경망의 기본
  2. 딥러닝과 머신러닝의 차이
  3. 딥러닝의 역사와 발전

2. 수학적 기초

  1. 선형대수학
  2. 미적분학 및 최적화
  3. 확률과 통계

3. 딥러닝 프레임워크 및 도구

  1. TensorFlow와 Keras 소개
  2. PyTorch 소개
  3. 기타 도구 (CUDA, cuDNN 등)

4. 기본 신경망 구조

  1. 완전 연결 신경망 (Fully Connected Neural Networks)
  2. 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN)
  3. 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)

5. 학습 기법

  1. 경사하강법 및 변형 (SGD, Momentum, Adam 등)
  2. 오버피팅과 정규화 (Dropout, L1/L2 정규화 등)
  3. 배치 정규화

6. 고급 신경망 구조

  1. ResNet, Inception, MobileNet 등
  2. Transformer 구조
  3. GAN (Generative Adversarial Networks)

7. 특수 주제

  1. 자연어 처리 (NLP)
  2. 이미지 생성 및 스타일 전송
  3. 강화 학습

8. 응용 분야

  1. 이미지 분류 및 객체 탐지
  2. 음성 인식
  3. 추천 시스템

9. 최신 연구 동향

  1. 딥러닝 연구의 최신 트렌드
  2. 딥러닝의 한계와 미래 전망

10. 실제 프로젝트 및 캐글 경진대회

  1. 실제 문제 해결을 위한 딥러닝 모델 구축
  2. 캐글 경진대회 참여 및 경험 공유
기본 지식:
  • 생물학, 의학 기초
  • 의료 영상학 (MRI, CT, X-ray 등)
데이터 과학 및 머신 러닝:
  • 데이터 전처리
  • 딥러닝 (CNN, RNN, LSTM, GAN 등)
  • 전이 학습
  • 데이터 증강
학습 리소스
  • 온라인 강좌:
    • 데이터 전처리
      • Coursera의 Data Science Specialization (Johns Hopkins University) 링크
      • Udacity의 Data Analyst Nanodegree 링크
    • 딥러닝
      • Coursera의 Deep Learning Specialization (Andrew Ng 교수) 링크
      • Udacity의 Deep Learning Nanodegree 링크
      • fast.ai의 Practical Deep Learning for Coders 링크
    • 전이학습
      • Coursera의 Deep Learning Specialization (Andrew Ng 교수) 링크
      • Udacity의 Deep Learning Nanodegree 링크
    • 데이터 증강
      • Coursera의 Convolutional Neural Networks: Andrew Ng 교수의 Deep Learning Specialization 중 하나로, 데이터 증강에 대한 섹션이 포함 링크
      • Udacity의 Data Augmentation
  • 도서:
    • 데이터 전처리
      • “Python for Data Analysis” (Wes McKinney 저) 링크
      • “Data Wrangling with Python” (Jacqueline Kazil, Katharine Jarmul 저) 링크
    • 딥러닝
      • “Deep Learning” (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 저) 링크
      • “Neural Networks and Deep Learning” (Michael Nielsen 저) Pdf link
      • “Python Deep Learning” (Ivan Vasilev, Daniel Slater 저) 링크
    • 전이 학습
      • “Deep Learning” (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 저) 링크
      • “Python Deep Learning” (Ivan Vasilev, Daniel Slater 저) 링크
    • 데이터 증강
      • “Deep Learning for Computer Vision” (Rajalingappaa Shanmugamani 저) 링크
  • 웹사이트 및 블로그:
  • 학술 논문:
    • 데이터 전처리
      • “Tidy Data” (Hadley Wickham 저) Pdf link
    • 딥러닝
      • arXiv.org: 딥러닝 및 인공 지능 관련 논문 링크
    • 전이 학습
      • “A Survey on Transfer Learning” (Sinno Jialin Pan, Qiang Yang 저) Pdf link
      • “How transferable are features in deep neural networks?” (Jason Yosinski 등 저) Pdf link
  • 커뮤니티 및 포럼:
    • 데이터 전처리
      • Reddit의 r/datascience 링크
    • 딥러닝
      • Stack Overflow
      • Reddit의 r/MachineLearning 링크
      • AI Alignment Forum 링크
    • 전이 학습
      • Stack Overflow
      • Reddit의 r/MachineLearning 링크
  • 실습 및 튜토리얼:
    • 딥러닝
      • Kaggle의 튜토리얼 및 커널 링크
    • 전이 학습
      • Kaggle의 튜토리얼 및 커널 링크
    • 데이터 증강
      • Kaggle의 튜토리얼 및 커널 링크
      • imgaug: 이미지 데이터 증강을 위한 파이썬 라이브러리로, 다양한 증강 기법과 예제 코드가 포함 깃허브 링크
      • albumentations: 빠르고 유연한 이미지 데이터 증강 라이브러리로, 다양한 증강 기법을 지원 깃허브 링크
증강 현실 및 가상 현실:
  • AR/VR 개발 툴 (Unity, Unreal Engine)
  • 3D 모델링
소프트웨어 개발:
  • 프로그래밍 언어 (Python, C++, Java)
  • 딥러닝 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch, Keras)
윤리 및 규제:
  • 의료 데이터 윤리
  • 의료기기 규제
실무 경험:
  • 병변 탐지 및 진단 프로젝트
  • 다분야 전문가와의 협업

업체

  • 이미지 처리, AI/머신러닝: NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI, Facebook AI Research(FAIR), Apple, Microsoft Research, Adobe, SenseTime, Megvil(Face++), ByteDance(중국),
  • 헬스케어 AI 이미지 처리: Zebra Medical Vision, Aidoc, PathAI, Arterys, Butterfly Network, Lunit, VUNO, MediWhale, Deepixel, Selvas AI

  • 초음파 영상 처리 AI: Butterfly Network, Caption Health, DiA Imaging Analysis, Ultromics, (국내) HEALCERION, VUNO, T&R Biofab

  • 업체 홈페이지
    • Butterfly Network (미국 미네소타)
    • Caption Health (미국 캘리포니아, GE)
    • DiA Imaging Analysis (이스라엘 베르셰바, 이스라엘 라마트 간, 미국 코네티컷, Philips)
    • Ultromics (UK 옥스포드, US)
    • MediWhale (한국 서울, 직원수 11-50 사이, 14명?)
    • SELVAS healthcare (한국 대전, 체성분측정기,혈압계,점자정보단말기 제조)
      • 2023 글로벌AI 심장 초음파 기업 울트라사이트(UltraSight) 지분 취득
      • 홈페이지
      • 사람인
    • UltraSight (미국, 직원 28명)
  • 연봉정보
  • 기타 1000대기업 sorting
    • LG디스플레이
    • 한화비전
    • Startup
    • 1000대기업
      • https://www.saramin.co.kr/zf_user/company-info/sri-certification?seq=240
    • 현대자동차
    • 넥슨
      • 인텔리전스랩스
    • 기아
    • 씨제이대한통운
      • 빅데이터 분석, 데이터엔지니어사람인

    • 1000대 기업, 중견

    • 씨제이올리브네트웍스
    • 아모레퍼시픽
    • 오스템 임플란트
    • SK Telecom
    • 신한은행
      • AI Unit 부서 - RPA 개발 및 운영 사람인
    • 삼성생명보험
    • 현대캐피탈
    • 포스코DX
    • 라인플러스
      • 데이터 플랫폼 쿠버네티스 엔지니어 사람인
    • 하이퍼커넥트
    • 케이티
      • 24년도 봄학기 KT AI석사과정 신입생 모집 - 취업연계형으로 석사과정 졸업 후 4년 근무 사람인
    • 삼성메디슨
    • Radar
      • 에이치엘클레무브
        • 자율주행, Radar,
    • 케이엠더블유
    • 엠씨넥스
      • CCM
    • 한국 타이어앤테크놀로지
    • 에코비트

    ##### 부트캠프

    • 구글 머신러닝 부트캠프(500명) 지원: 야놀자, 올리브영, KT, 넥슨, 노타, 넷마블, 롯데e커머스, 몰로코, 보이저엑스, 쏘카
    • 네이버 AI 부스트캠프(240명)
    • 코드스테이츠
    • 삼성전자
    • 포스텍
    • 네이버 팀네이버
    • 카카오 클라우드스쿨 (56명, 신청 3월, 교육 5월-11월, 6개월간)
    • 소프트웨어 마에스트로 (260명, 2007년 12월 31일 이전 출생자)모집공고
    • 우아한테크코스(배달의 민족 우아한형제들) - 20:1, 150명, 40% 우아한형제들, 나머지 네카라쿠배, 10개월 과정, 가을 모집공고 12월 최종합격여부, 2월 시작, 프리코스
    • 삼성청년SW아카데미(SSAFY, 만 29세 이하, 1000명, 1년)
    • 포스코 AI Big Data 아카데미링크
    • KT AIVLE 만 34세 이하 링크
    • 프로그래머스 데브코스 링크

    • SW사관학교정글 링크

    • 직무 올라온 것은 없지만 연봉이

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