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유전체 빅데이터 분석 기초/심화과정 (2020)

유전체 빅데이터 분석 기초/심화과정 (2020) 과정정보
수강기간 30일
강의구성 28차시
수강료 무료
과정소개

 

강의목차
강의목차
차시 강의명
Causation and risk in observational epidemiological research
1차시 1 Causation and risk in observational epidemiological research (김미경 교수)
R과 SPSS를 활용한 회귀분석의 이해
2차시 2-1 R과 SPSS를 활용한 선형회귀분석의 이해 (서영주 교수/인하대)
3차시 2-2 R과 SPSS를 활용한 로지스틱회귀분석의 이해 (서영주 교수/인하대)
Single cell transcriptome analysis
4차시 3-1 Single cell transcriptome analysis - Part 1 (이재형 교수/경희대)
5차시 3-2 Single cell transcriptome analysis - Part 2 (이재형 교수/경희대)
6차시 3-3 Single cell transcriptome analysis - Part 3 (이재형 교수/경희대)
7차시 3-4 Single cell transcriptome analysis - Part 4 (이재형 교수/경희대)
Alignment of RNA-seq data and Post-RNA-seq analysis with genomics
8차시 4-1 AS-DNA - Part 1 (이영희 교수/서울대)
9차시 4-2 AS-DNA - Part 2 (이영희 교수/서울대)
10차시 4-3 Alignment: STAR (이영희 교수/서울대)
Genome-Wide Association Studies
11차시 5 Genome-Wide Association Studies (한미령 교수/인천대)
Tensor Flow 활용 빅데이터 분석 및 인공지능구현
12차시 6-1 인간지능과 인공지능 - Part 1 (조항준 교수)
13차시 6-2 인간지능과 인공지능 - Part 2 (조항준 교수)
14차시 6-3 UNIX & Terminal Environment (조항준 교수)
15차시 6-4 Python & ML Packages (조항준 교수)
16차시 6-5 Machine Learning - Part 1 (조항준 교수)
17차시 6-6 Machine Learning - Part 2 (조항준 교수)
18차시 6-7 Machine Learning - Part 3 (조항준 교수)
19차시 6-8 Machine Learning Projects - Part 1 (조항준 교수)
20차시 6-9 Machine Learning Projects - Part 2 (조항준 교수)
21차시 6-10 Classification (조항준 교수)
22차시 6-11 Regression & Gradient Descent - Part 1 (조항준 교수)
23차시 6-12 Regression & Gradient Descent - Part 2 (조항준 교수)
24차시 6-13 TensorFlow - Part 1 (조항준 교수)
25차시 6-14 TensorFlow - Part 2 (조항준 교수)
26차시 6-15 Artificial Neural Network (조항준 교수)
27차시 6-16 Deep Neural Network (조항준 교수)
28차시 6-17 Hospital AI with Cloud Service (공용준 기술이사/카카오)
수강후기