AI 동료 지도 만들기_동탄고240711 by 장윤서 https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e en-us 2024-06-17 12:03:41 UTC 2025-10-26 00:57:24 UTC hello@padlet.com https://padlet.net/icons/png/1f5fa.png 작성자 이름 sinaawesomeschool https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3029973751 1. 관심분야 : 
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    내가 찾은 인공지능: 이미지 분석 기술을 사용하여 세포나 조직의 구조를 분석하거나, 생물 정보학을 통해 유전자 분석을 수행할 수 있다.


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  • 관심 분야: 마케팅과 경영

  • 연관 키워드: 소비자 행동 분석, 마케팅 전략, 전략 경영, 의사결정, 리더십, 재무 관리, 개인화 추천 시스템

  • 내가 찾은 인공지능: 고객 관계 관리(CRM)

    AI 기반 챗봇을 통해 고객 지원 제공, 고객 만족도 향상. AI로 고객 데이터를 분석해 고객의 행동 패턴을 파악, 맞춤형 마케팅 캠페인 실행.

    • ]]>     2024-07-11 04:19:38 UTC https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3050670417     20925이예건 https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3050670604 1. 관심분야 : 공군
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  • 관심분야: 의학

  • 연관키워드: 기초의학, 임상의학, 내과, 외과, 간호, 물리치료, 방사선, 임상병리, 치과, 한의사

  • 내가 찾은 인공지능: 의료 영상 분석 - AI 알고리즘은 X선, CT, MRI 이미지에서 종양, 골절 등 이상 소견을 자동으로 감지하고 분석한다. 현미경 이미지에서 암세포를 포함한 병리학적 특징을 식별하는데 사용한다.

    진단 지원 시스템 - AI는 전자의료기록과 환자 게이터를 분석하여 진단을 돕고, 희귀 질환를 포함한 다양한 질병에 대한 진단을 지원한다.

    로봇수술 - 정밀한 수술을 지원한다.

    자연어 처리 - AI는 NLP 기술을 이용하여 의사의 메모 환자의 기록을 분석하고 의료 정보를 추출한다.

    • ]]>     2024-07-11 04:21:30 UTC https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3050672567     20917 배소정 https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3050674011 관심 분야: 간호

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    내가 찾은 인공지능: 전자간호기록(간호사 업무 기록 AI)

    간호사가 간호 업무를 하는 즉시 스마트폰을 이용해 음성으로 모든 내용을 입력하고 저장할 수 있는 기술이다.


    ]]>     2024-07-11 04:22:44 UTC https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3050674011     20905 김민준 https://padlet.com/sinaawesomeschool/54xkvettr9o39k8e/wish/3050675524 1. 관심분야: 데이터사이언스

    2. 관련키워드:빅데이터, 컴퓨팅, 통계

    3. 내가 찾은 인공지능: 카카오페이 소비데이터 분석 및 시각화 인공지능, 카카오 뉴스 추천 AI루빅 (RUBICS)

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    내가 찾은 인공 지능 : 중환자실에서 경보오류 줄이는 인공지능

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  • 관심분야: 화학 생명

  • 연관키워드: 산소재, 생명시스템, 화학변화, 발전과 신재생 에너지, 생태계와 환경

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    관심키워드: 화학반응

    내가찾은 인공지능:https://m.e-patentnews.com/8770



    유기 화학자는 반응물을 보고 유기 화학반응의 결과를 예상해 약물이나 유기발광다이오드(OLED)와 같이 원하는 물성을 갖는 분자를 합성하는데,유기 화학 반응은 같은 반응물에서 다양한 생성물이 생길 수 있어 숙련된 유기 화학자라도 모든 화학반응을 정확하게 예측하지 못한다. 따라서 화학반응 규칙을 바탕으로 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해서, 분자를 그래프로 취급하는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 모델을 개발했다. 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측한다.



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  • 관심분야: 생명, 자연 계열

  • 연관키워드: 바이오 기술, 환경, 유전자 기술, 뇌과학, 백신과 신약

  • 내가 찾은 인공지능: 환자의 증상에 따라 알맞은 처방을 하는 인공지능

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