의료AI
번호 ⓒ 제 목 추천
제1회 Medical AI (MAI) 경진대회 (한성대 장현겸, 신현수팀 최우수상 수상)
2024-11-15
AI 신약개발 뒤흔들 게임체인저 등장
2025-02-25
★★★ 드디어 암 정복하나…구글 딥마인드 CEO "AI로 모든 질병 치료"
2024-10-03
★★구글 딥마인드, '알파폴드 3' 공개..."단백질 생성 넘어 생체 분자 예측으로 확장"
2024-10-05
인공지능, 기술적 도구 넘어 '의료 교육의 패러다임' 근본적으로 변화시키는 핵심 동력
2025-01-01
⊂최근 게시글⊃ 제약업계 'AX' 열풍 확산…인재 확보 경쟁 뜨겁다
25-06-07
LLM 기반 헬스케어 AI 연구 동향
25-06-02
AI가 심정지 2주 전 예측한다…
25-05-10
전세계가 뛰어들었다, 반도체 넘어설 이 먹거리는
25-05-03
하사비스의 AI 신약 설계 플랫폼 '이소모픽랩스', 인공지능으로 신약 개발의 패러다임 다시 쓴다!
25-04-22
딥노이드, 생성형AI로 판독 '근거'까지 제시…세계 첫 상용화 도전
25-03-28
[HIMSS 2025]“韓, 의료AI 도입 장벽 허물어야”
25-03-08
교수 추천 주제 (계속 업데이트)ⓘ
기말과제 관련 자료 (기사, 기술 전망, 저널논문, 석사/박사학위 논문, 오픈 소스 등)
참고 사이트
275       └❸ lData preprocessing for deep learning: How to build an efficient big data pipeline 17
274       └❸ lSelf-supervised learning tutorial: Implementing SimCLR with pytorch lightning 13
273       └❸ lUnravel Policy Gradients and REINFORCE 10
272       └❸ lThe idea behind Actor-Critics and how A2C and A3C improve them 6
271       └❸ lHow Positional Embeddings work in Self-Attention (code in Pytorch) 1
270       └❸ lWhy multi-head self attention works: math, intuitions and 10+1 hidden insights 1
269       └❸ lIntroduction to 3D medical imaging for machine learning: preprocessing and augmentations 24
268       └❸ lExplainable AI (XAI): A survey of recents methods, applications and frameworks 14
267       └❸ lIn-layer normalization techniques for training very deep neural networks 8
266       └❸ lBest Graph Neural Network architectures: GCN, GAT, MPNN and more 30
265       └❸ lHow Graph Neural Networks (GNN) work: introduction to graph convolutions from scratch 12
264       └❸ lGANs in computer vision - Improved training with Wasserstein distance, game theory control and progre... 5
263       └❸ lGANs in computer vision - Introduction to generative learning 15
262       └❸ lHow diffusion models work: the math from scratch 18
261       └❸ lTransformers in computer vision: ViT architectures, tips, tricks and improvements 4
260       └❸ lHow the Vision Transformer (ViT) works in 10 minutes: an image is worth 16x16 words 52
259       └❸ lHow Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction 16
258       └❸ lHow Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models 13
257       └❸ lThe theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder 18
256       └❸ lHow to Generate Images using Autoencoders 18

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