의료영상AI 마이크로디그리
Artificial Intelligence in Medical Imaging Microdegree
개요
의료영상AI 마이크로디그리는 의료영상 분석 및 인공지능 전문가를 양성하는 학과·전공 연계형 교육과정입니다. 홍익대학교와 공동 운영하며, 영상 처리부터 머신러닝, 딥러닝까지 의료영상 AI 개발에 필요한 전문 기술을 체계적으로 함양합니다.
이런분들에게 추천합니다.
- 의료영상 AI 개발자를 목표로 하는 학생
- 진단 보조 AI 시스템 개발에 관심이 있는 학생
- 영상 처리와 머신러닝을 융합하고 싶은 학생
- 의료 AI 스타트업 창업을 꿈꾸는 학생
주요학습영역
- 영상 처리 및 디지털 신호 분석
- 의료 데이터와 머신러닝
- 생체 데이터 기계학습
- 데이터 사이언스 및 바이오헬스 응용
특징
- 연계 대학 : 홍익대학교
- AI 중심 : 실전 의료영상 AI 모델 개발
- 이수 학점 : 14학점
이수기준
| 구분 | 내용 | 학점 |
|---|---|---|
| 전공 | 영상처리및디지털신호분석 | 3학점 |
| 전공 | 바이오/의료데이터와머신러닝의이해 | 3학점 |
| 전공 | 생체데이터기계학습실습 | 3학점 |
| 전공 | 데이터사이언스 | 3학점 |
| 전공 | 바이오헬스응용 | 3학점 |
| 총 이수 학점 | 15학점 |
이수구성
- 본교 교과목 (8학점)
- 영상 처리, 머신러닝 기초 및 실습
- 연계 교과목 (6학점)
- 홍익대 데이터 사이언스 및 AI 응용
교과목 구성
기대효과
- 의료영상 처리 전문성
- X-ray, CT, MRI 등 다양한 의료영상을 처리하고 분석하는 기술을 체계적으로 습득합니다.
- 딥러닝 모델 개발 역량
- CNN, ResNet, U-Net 등 최신 딥러닝 아키텍처를 활용하여 의료영상 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
- 의료 도메인 이해
- 의료영상의 특성과 임상적 의미를 이해하고 실제 진단에 활용 가능한 AI를 개발할 수 있습니다.
- 실무 프로젝트 경험
- 실제 의료영상 데이터셋을 활용한 프로젝트를 통해 문제 해결 경험과 포트폴리오를 구축합니다.
- AI 최신 기술 습득
- 전이 학습, GAN, Attention 메커니즘 등 최신 AI 기술을 의료영상에 적용하는 능력을 개발합니다.
이수 후 진로
- 주요 진출 분야
-
- 1. 의료 데이터 분석가
- 병원 의료정보팀, 건강보험공단, 보험회사, 제약회사, 공공보건 기관, 헬스케어 컨설팅, 의료 AI 스타트업
- 2. 의료 AI 개발자
- 의료 AI 스타트업, 대기업 AI 연구소(삼성, 네이버), 병원 AI 센터, 제약회사, 의료기기 회사, 대학 연구실
이수자 후기
의료영상AI 과정을 통해 AI 기술이 실제로 생명을 구하는 데 어떻게 쓰이는지 배울 수 있었습니다. 영상처리및디지털신호분석에서 의료영상 전처리를 배운 후, 생체데이터기계학습실습에서는 폐렴 진단 AI 모델을 직접 구축해봤습니다. 홍익대 바이오헬스응용 수업이 특히 인상 깊었는데, 실제 병원에서 사용되는 AI 사례들을 분석하고 U-Net으로 뇌종양 세그멘테이션 프로젝트를 수행했습니다. 현재 의료 AI 스타트업에서 딥러닝 엔지니어로 근무하며, 유방암 진단 보조 AI를 개발하고 있습니다.
이○○ | 컴퓨터공학과 | 의료영상AI 마이크로디그리 이수