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⊃ 인공지능, 항생제 내성균 퇴치 새 돌파구 열다!...MIT 연구진, 생성형 AI로 신개념 항생제 개발
25-08-26
[바이오헬스 디지털혁신포럼]글로벌 의료AI 경쟁력, 신속 시장 진입·연구 생태계 조성 시급
25-08-26
약물 후보 '뚝딱'… KAIST 김우연 교수팀, 표적 단백질에 최적화된 신약 설계 AI 개발
25-08-15
배경훈 장관, "첨단바이오 육성하고, 인공지능과의 결합으로 혁신 가속하겠다"
25-07-27
의료 AI, 병원과 함께 자란다…개발부터 임상까지 '공동 설계'
25-07-25
"암 진단과 항암제 개발 등에 혁신적으로 기여할 것!".
25-07-16
조단위 ‘빅딜’ 쏟아지는 AI 신약 개발…韓정부도 속도 낸다
25-07-05
교수 추천 주제 (계속 업데이트)ⓘ
기말과제 관련 자료 (기사, 기술 전망, 저널논문, 석사/박사학위 논문, 오픈 소스 등)
참고 사이트
283       └❸ lData preprocessing for deep learning: How to build an efficient big data pipeline 10
282       └❸ lSelf-supervised learning tutorial: Implementing SimCLR with pytorch lightning 20
281       └❸ lUnravel Policy Gradients and REINFORCE 5
280       └❸ lThe idea behind Actor-Critics and how A2C and A3C improve them 22
279       └❸ lHow Positional Embeddings work in Self-Attention (code in Pytorch) 17
278       └❸ lWhy multi-head self attention works: math, intuitions and 10+1 hidden insights 12
277       └❸ lIntroduction to 3D medical imaging for machine learning: preprocessing and augmentations 29
276       └❸ lExplainable AI (XAI): A survey of recents methods, applications and frameworks 39
275       └❸ lIn-layer normalization techniques for training very deep neural networks 1
274       └❸ lBest Graph Neural Network architectures: GCN, GAT, MPNN and more 12
273       └❸ lHow Graph Neural Networks (GNN) work: introduction to graph convolutions from scratch 5
272       └❸ lGANs in computer vision - Improved training with Wasserstein distance, game theory control and progre... 12
271       └❸ lGANs in computer vision - Introduction to generative learning 31
270       └❸ lHow diffusion models work: the math from scratch 9
269       └❸ lTransformers in computer vision: ViT architectures, tips, tricks and improvements 9
268       └❸ lHow the Vision Transformer (ViT) works in 10 minutes: an image is worth 16x16 words 63
267       └❸ lHow Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction 20
266       └❸ lHow Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models 10
265       └❸ lThe theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder 30
264       └❸ lHow to Generate Images using Autoencoders 14

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