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해결하는 문제

이 저장소는 여러 고급 AI 및 데이터 과학 프로그램의 독창적이고 미발표된 캡스톤 작업을 한곳에 제시하는 문제를 해결합니다. 저자는 민감한 데이터 세트를 노출하거나 학문적 무결성을 손상시키지 않고 머신러닝, 딥러닝, NLP 및 의료 분석에서 실무 기술을 입증할 수 있습니다.

작동 방식

저장소는 AI 인턴십 우등, 데이터 과학 우등, AI 기술 우등, AI 인문 우등, 머신러닝 우등의 다섯 개 과정 폴더로 구성되며, 각 폴더에는 번호가 매겨진 과제와 캡스톤 프로젝트가 포함됩니다. 각 프로젝트에는 데이터 세트, 방법론, 학습 내용을 설명하는 자체 README와 Jupyter 노트북 또는 Python 파일의 소스 코드가 있습니다. 주요 캡스톤은 CNN을 사용한 폐렴 감지, 질병 증상 분석, 당뇨병 예측 및 AI 윤리 보고서를 다룹니다.

대상 독자

이것은 의료 및 데이터 과학에서 응용 AI 작업을 보고 싶어하는 채용 담당자, 교육자 및 동료 학습자를 위해 만들어졌습니다. 또한 미발표 연구를 보호하면서 포트폴리오 캡스톤 작업을 구조화하는 방법에 대한 참고 자료로도 사용됩니다.

주요 특징

• 흉부 X선에서 CNN 기반 폐렴 감지, 전체 기술 보고서 및 슬라이드 덱 포함
• 실제 의료 데이터 세트를 분석하여 질병 증상 및 환자 프로필을 다루는 종단 간 데이터 과학 캡스톤
• 당뇨병 위험 예측을 위한 완전한 머신러닝 파이프라인, 워크스루 비디오 포함
• AI의 사회적 영향을 조사하는 AI 윤리 및 사회 캡스톤, 보고서 및 프레젠테이션으로 제공