실제 의료 데이터를 활용하는 딥 러닝 실습, 엔비디아 딥 러닝 데이 2017에서 진행되는 헬스케어 딥 러닝 인스티튜트 세션

최신 딥 러닝 기술 트렌드를 만나볼 수 있는 엔비디아의 ‘딥 러닝 데이 2017(DEEP LEARNING DAY 2017)’! 10월 31일부터 11월 2일까지 3일 동안 진행되는 딥 러닝 데이는 31일 컨퍼런스 세션과 11월 1일, 2일 GPU 기반 최신 딥 러닝 프레임워크를 활용하 는 딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute) 세션으로 구분되어 진행되는데요.

특히 이번 11월 2일에 진행되는 헬스케어 딥 러닝 인스티튜트는 실제 의료 데이터를 활용하는 딥 러닝 실습을 제공합니다. 지금 헬스케어 분야에서 딥 러닝 기술의 활용도와 중요성은 점차 커지고 있는데요.

이번 딥 러닝 인스티튜트 헬스케어 세션에 참석하시면, 헬스케어 분야와 관련된 최신 AI 기술을 학습하고 배워가실 수 있습니다.

지난 5월, 딥 러닝 데이에서 딥 러닝 인스티튜트 핸즈온 세션 진행 모습

 

10시 30분부터 진행되는 첫 번째 랩에서는 ‘DIGITS를 활용한 의료영상분할(Medical Image Segmentation with DIGITS)’이라는 주제로 강의 및 실습이 이루어집니다. 이 랩에서는 실습을 통해 의미론적 세분화의 여러 문제점을 다각도에서 살펴봅니다. 또한 널리 사용되는 이미지 분류 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법, Caffe를 사용자 지정 파이썬(Python) 계층으로 확장하는 방법을 학습하는데요.

최종적으로 수강자들은 전이 학습(transfer learning)개념에 익숙해지고, 완전한 컨볼루션 신경망(Full Convolutional Networks, FCNs)을 트레이닝할 수 있게 됩니다.

 

이어지는 두 랩은 모두 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트의 수석 강사인 찰스 킬리엄(Charles Killiam)에 의해 진행될 예정인데요. 커리큘럼이 영어로 진행되오니 등록 전에 이 사항을 미리 숙지 부탁드립니다.

첫 번째 랩은 ‘케라스의 RNN을 활용한 시간열 데이터 모델링(Modeling Time Series Data with Recurrent Neural Networks in Keras)’라는 주제로 진행됩니다.

IoT, 사이버 보안, 데이터 센터 관리, 의료 환자 치료 등 다양한 애플리케이션 분야 내 센서로부터 발생한 시간열 데이터는 굉장히 방대하기 때문에 딥 뉴럴 네트워크 활용 연구에서 시간열 데이터의 분류 및 예측은 매우 중요한데요. 이 랩에서는 복잡한 데이터 시퀀스 모델링을 요하는 HDF5 내 전자 의료기록을 활용한 데이터세트 트레이닝 및 테스트하는 방법과 RNN을 활용한 데이터세트를 준비하는 방법을 학습합니다.

차근차근 강의를 잘 따라가면, 강의가 끝날 때쯤 케라스를 통해 LSTM(Long Short Term Memory) 및 구체적인 RNN 아키텍처를 구축할 수 있습니다.

 

세 번째로는 ‘텐서플로우로 의료 영상 분석하기: 1p19q 염색체 상태 분류(Image Classification with TensorFlow: Radiomics – 1p19q Chromosome Status Classification)’를 주제로 랩이 진행됩니다.

메이오 클리닉(Mayo Clinic)의 성과에 힘입어 MRI 영상으로부터 최근의 화두인Radiomics(맨눈으로는 평가가 불가능한 대량의 정량적 영상 형태를 자료특성 알고리즘을 통해 병변을 특성화하는 기법)을 탐지하고, 뇌 종양 환자를 위해 보다 나은 의료 진단을 제공하는 효율적인 치료법으로 이끄는 딥 러닝 기술 활용이 보편화되고 있는데요.

이 랩에서는 특별히 케라스 및 텐서플로우를 활용한 딥 러닝을 통해 Radiomics를 예측해냄으로써 잇따를 기대 효과에 주목하고자 합니다.

 

[사전 세팅 사항]

딥 러닝 인스티튜트에 등록하고 본 핸즈온 세션 참여를 위해서는 노트북(윈도우(Windows), 맥(Mac), 리눅스(Linux)/와이파이/크롬 브라우저)을 가지고 오셔야 하는데요. 다음의 사전 세팅 사항을 완료하시는 것도 잊지 마세요.

  1. 크롬 브라우저 최신 버전 설치
  2. nvidia.qwiklab.com에서 신규 가입
  3. 이메일 인증 완료(가입하면 확인 메일을 받아서 활성화)
  4. 가입 완료 확인
  5. 가입한 ID (E-mail), 이름, 전화 번호를 nvidia@readydo.co.kr 로 보내기

여기에서 추가적인 상세 가이드를 확인할 수 있으며, 11월 2일 진행되는 딥 러닝 인스티튜트 헬스케어 등록을 원하시는 분들은 이쪽에서 등록을 진행해 주세요.

딥 러닝 데이 2017에 관한 더 자세한 내용은 공식 홈페이지에서 살펴볼 수 있습니다.

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