목차 일부

1장. 인공지능
__다학제적인 과학
__인공지능 검토
____반응성 기계
____이성적으로 생각하고 사고하는 제한된 메모리 시스템
____사람과 같이 사고하는 마음 이론 시스템
____사람과 다름없이 자각하는 인공지능 시스템
__머신러닝이란?
 __데이터 과학이란?
 __실시간 빅데이터에서 학습
__헬스케어 분야에서 인공지능의 응용
__...

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목차 전체

1장. 인공지능
__다학제적인 과학
__인공지능 검토
____반응성 기계
____이성적으로 생각하고 사고하는 제한된 메모리 시스템
____사람과 같이 사고하는 마음 이론 시스템
____사람과 다름없이 자각하는 인공지능 시스템
__머신러닝이란?
 __데이터 과학이란?
 __실시간 빅데이터에서 학습
__헬스케어 분야에서 인공지능의 응용
____예측
____진단
____맞춤 치료와 행동의 변화
____신약 개발
____추적 돌봄
__헬스케어에서 인공지능의 가능성 현실화
____간극의 이해
____단절된 데이터
____적절한 데이터 보안
____데이터 거버넌스
____편향
__소프트웨어
__결론


2장. 데이터
__데이터란?
 __데이터의 형태
__빅데이터
____데이터양
____다양성
____속도
____가치
____정확성
____타당성
____가변성
____시각화
__작은 데이터
__메타데이터
__헬스케어 데이터: 작은 또는 큰 사용 사례
____대기 시간 예측
____재입원 줄이기
____예측 분석
____전자의무기록
____가치 기반 케어/참여
____헬스케어 사물 인터넷: 실시간 알림, 경고문 발송, 자동화
____근거 증심 의학으로 이동
____공중 보건
__데이터 진화와 애널리틱스
__데이터를 정보로 변환: 빅데이터 사용
____기술적 애널리틱스
____진단적 애널리틱스
____예측 애널리틱스
____처방적 애널리틱스
__추론
____연역
____귀납
____귀추
__나의 프로젝트에 얼마나 많은 데이터가 필요할까?
 __빅데이터의 난관
____데이터의 증가
____인프라스트럭처
____전문가
____데이터 소스
____데이터의 질
____보안
__저항
__정책과 거버넌스
__단절화
__데이터 전략의 부재
__시각화
__분석 시간의 고려
__윤리
__데이터 거버넌스와 정보 거버넌스
____데이터 관리
____데이터의 질
____데이터 보안
____데이터의 이용 가능성
____데이터의 내용
____마스터 데이터 관리
____사용 사례
__빅데이터 프로젝트 배치
__빅데이터 도구
__결론


3장. 머신러닝
__기초
____에이전트
____자율성
____인터페이스
____성능
____목표
____효용
____지식
____환경
____훈련 데이터
____타깃 함수
____가설
____학습자
____검증
____데이터셋
____특징
____특징 선택
__머신러닝이란?
 __머신러닝이 전통적인 소프트웨어 엔지니어링과 다른 점
__머신러닝의 기초
____지도학습
____비지도학습
____준지도학습
____강화학습
____데이터 마이닝
____모수적, 비모수적 알고리즘
__머신러닝 알고리즘의 작동법
__머신러닝을 수행하는 방법
____문제 명시
____데이터 준비
____학습법의 선택
____머신러닝법의 적용
____방법과 결과 평가
____편향과 분산
____최적화
____결과 보고


4장. 머신러닝 알고리즘
__머신러닝 프로젝트 정의
____과업(T)
 ____성능(P)
 ____경험(E)
 __머신러닝에 자주 사용되는 라이브러리
__지도학습 알고리즘
____분류
____회귀
__의사 결정 트리
____ID3(Iterative Dichotomizer 3)
 ____C4.5
 ____CART
 __앙상블
____배깅
____부스팅
__선형 회귀
__로지스틱 회귀
__서포트 벡터 머신
__나이브 베이즈
__k-최근접 이웃(kNN)
 __신경망
____퍼셉트론
____인공신경망
__딥러닝
____피드포워드 신경망
____순환 신경망: 장단기 메모리
____컨볼루션 신경망
____모듈 신경망
____방사형 기저 신경망
__비지도학습
____클러스터링
____K-평균
____연관 법칙
__차원 축소 알고리즘
__차원 축소 기술
____누락된 값/결측값
____낮은 분산
____높은 상관
____랜덤 포레스트 의사 결정 트리
____백워드 특징 제거
____포워드 특징 구성
____주성분 분석
__자연어 처리(NLP)
 __자연어 처리 시작
__전처리: 어휘 분석
____노이즈 제거
____어휘 정규화
____포터 어간 추출
____객체 표준화
__구문 분석
____의존성 파싱
____파트오브스피치 태깅
__의미 분석
__자연어 처리에 사용되는 기술
____N-그램
____단어 빈도-역문서 빈도 벡터
____잠재 의미 분석
____코사인 유사도
____나이브 베이즈 분류자
__유전 알고리즘
__머신러닝의 모범 사례와 고려할 점
____좋은 데이터 관리
____기준이 될 기초 성능 지표
____데이터 정제에 들이는 시간
____훈련 시간
____적절한 모델의 선택
____적절한 변수의 선택
____불필요한 데이터
____과적합
____생산성
____이해도
____정확도
____거짓 음성의 영향
____선형성
____파라미터
____앙상블
__사례: 제2형 당뇨병


5장. 지능을 위한 학습 성과 평가
__모델 개발과 작업 과정
____모델을 평가하는 두 가지 접근법이 있는 이유
____평가 지표
__비대칭 데이터셋, 변칙 값, 희소 데이터
__파라미터와 하이퍼파라미터
__하이퍼파라미터 튜닝
__하이퍼파라미터 튜닝 알고리즘
____그리드 서치
____랜덤 서치
__다변량 테스팅
____어떤 지표를 평가에 사용해야 하는가?
 ____상관은 인과와 다르다
____얼마만큼의 차이가 정말로 중요한 차이인가?
 ____검정법, 통계적 검증력, 효과 크기
____보고자 하는 성능 지표의 분포 확인
____적절한 p 값 결정
____얼마나 많은 관측 값이 필요한가?
 ____얼마나 오랫동안 다변량 테스팅을 실행해야 하는가?
 ____데이터 분산
____분포 이동 알아내기
____모델의 변경 내용 기록


6장. 인공지능의 윤리
__윤리란?
 ____데이터 과학 윤리학이란?
 ____데이터 윤리학
__고지에 입각한 동의
__선택의 자유
__데이터에 대한 동의가 항상 절대적 기준인가?
 __대중의 이해
__데이터는 누구의 소유인가?
 __데이터는 어떤 목적으로 사용될 수 있는가?
 __프라이버시: 누가 나의 데이터를 볼 수 있는가?
 __데이터가 어떻게 미래에 영향을 미칠까?
 ____치료 우선순위 결정
____새로운 치료와 관리법 결정
____더 많은 실제 생활 증거
____약물 개발 능력 향상
__연결을 통한 치료법의 최적화: 한계가 있을까?
 __보안
__인공지능과 머신러닝의 윤리학
____기계의 편향
____데이터 편향
____사람에 의한 편향
____지능 편향
____편향 수정
____편향은 나쁜 것인가?
 __예측의 윤리학
____예측 설명
____실수에 따른 보호
____타당성
____알고리즘이 비도덕이지 않게 예방
____의도하지 않은 결과
__복잡하고 지능적인 시스템의 주도권을 인간이 유지하는 방법
__지능
__건강 지능
__누가 책임을 지는가?
 __최초 문제
__공정함 정의
__어떻게 기계가 우리의 행동과 상호 교류에 영향을 주는가?
 ____인간성
____행동과 중독
____경제와 고용
__미래에 대한 영향
__신처럼 행동하기
__과대광고와 세상을 시끌 법석하게 만들기
__이해관계자의 수용과 정렬
__정책, 법률, 규제
__데이터와 정보 거버넌스
__너무 많은 정책의 단점
__글로벌 표준과 제도
__인공지능을 인류로 취급해야 하는가?
 __기관 내부에서 데이터 윤리학 적용
____윤리 강령
____윤리 프레임워크 고려
__데이터 과학자를 위한 히포크라테스 선서
__프레임워크 감사


7장. 헬스케어의 미래
__양에서 질로 이동
__근거 중심 의학
__맞춤 의학
__미래의 비전
__연결된 의학
____질병과 상태 관리
____가상 비서
____원격 모니터링
__약물 순응도
__접근 가능한 진단 검사
__스마트 임플란트
__디지털 건강과 치료법
__교육
__웰니스에 대한 인센티브
__인공지능
____기록에 대한 데이터 마이닝
____대화형 인공지능
____더 좋은 의사 만들기
____맞춤형 보조기
__가상현실과 증강현실
____가상현실
____증강현실
____융합현실
____통증 관리
____물리 치료
____인지 재활
____간호와 수련
____가상 진료와 수업
__블록체인
____공급망 검증
____웰니스에 대한 인센티브
____환자 데이터 접근
__로봇
____로봇 수술
____외골격 로봇
____입원 환자 케어
____동무되기
____드론
__스마트 장소
____스마트 홈
____스마트 병원
__환원주의
__혁신 대 숙의


8장. 사례 연구
__사례 연구의 선정
__사례 연구의 선정 결과
__사례 연구: 당뇨 발 관리용 이미징 인공지능 및 이환율과 사망률을 개선하기 위한 의료 전달 체계에 대한 우선순위 결정
____배경
____인지적 시각
____프로젝트 목표
____도전 과제
____결론
__사례 연구: 제2형 당뇨병 자기 관리를 위한 디지털 저탄수화물 프로그램의 결과: 단일군 종단 연구 1년 추적 결과
____배경
____목적
____방법
____결과
____관찰된 현상
____결론
__사례 연구: 확장 가능하고 참여를 유도하는 뇌전증 디지털 치료법
____배경
____근거 중심 적용
____센서 기반 디지털 프로그램
____연구
____프로젝트 영향
____예비 분석
__사례 연구: 새로운 증강 및 가상현실을 이용한 주니어 의사 교육 프로그램의 결과
____배경
____목표
____프로젝트 설명
____결론
__사례 연구: 빅데이터, 큰 영향, 큰 윤리: 데이터로 환자 위험도 진단
____배경
____플랫폼 서비스
____약물 순응도, 효능과 약물에 대한 부담
____커뮤니티 포럼
____인공지능을 사용한 환자 상호작용에 대한 우선순위 결정
____실세계 근거
____예측 분석의 윤리적인 함의
____사물 인터넷의 통합
____결론


 기술 용어 설명

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