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AI 기반 맞춤형 서비스 개발 방법 : 나에게 적합한 운동 시간 추천하기

대구한의대학교에서 보유하고 있는 스마트 헬스 데이터의 실제 정보를 가공하여 기계학습에 활용하고, 바이브코딩 및 정제된 정보를 활용하는 맞춤형 스마트 헬스 응용 프로그램 제작

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 인공지능 기초에 대한 이해

  • 스마트 헬스 데이터에 대한 기초적인 이해

  • 바이브코딩을 활용한 응용 프로그램 제작

  • 건강 데이터에 대한 법적 특성 이해

AI 기반 맞춤형 서비스 개발 방법 : 나에게 적합한 운동 시간 추천하기

강의를 듣고 나면 이런 결과물을 만들 수 있어요

건강 데이터 점검 대시보드

맞춤형 운동 시간 추천 모델

나만의 운동 시간 추천 앱

AI 코드점검과 앱 개선

  • 강의를 듣고 나면 무엇을 이해하고, 잘 할 수 있게 되나요?


  • 수강생이 어떻게 변화할 수 있는지에 대해 최대한 구체적으로 설명해줍니다.

학습 내용

AI로 건강 데이터를 읽고, 나만의 맞춤형 서비스를 만들어보세요

스마트워치에 쌓이는 건강 데이터, 나에게 필요한 서비스로 만들 수 있을까요? 이 강의에서는 인공지능의 기본 개념부터 스마트 헬스 데이터의 이해, 맞춤형 추천 모델 개발, 응용 프로그램 제작까지 단계적으로 학습합니다. ‘나에게 적합한 운동 시간 추천하기’를 주제로 데이터가 AI 모델을 거쳐 하나의 서비스로 연결되는 과정을 경험해 보세요.

수집한 데이터의 품질을 점검하고, TensorFlow를 활용해 맞춤형 헬스케어 모델을 만들어 봅니다. 이어서 바이브코딩으로 추천 결과를 보여주는 응용 프로그램을 제작하고 업데이트합니다. AI를 활용한 코드 점검과 다중 에이전트 토론을 통한 문제 해결 방법도 함께 살펴봅니다.

건강 데이터의 법적 특성, AI 추천의 책임과 한계, 웰니스 서비스와 의료기기의 차이도 학습합니다. 모델 개발과 응용 제작뿐 아니라 실제 서비스로 발전시킬 때 검토해야 할 사항까지 함께 이해할 수 있도록 구성한 총 6회차 교육과정입니다.

강의를 듣고 나면 이런 결과물을 만들어 볼 수 있어요.


1. 건강 데이터 점검 대시보드

스마트 헬스 디바이스에서 수집할 수 있는 데이터 항목을 살펴보고, 결측값과 이상값 등 데이터의 상태를 확인하는 점검 화면을 만들어 볼 수 있습니다. AI를 활용한 데이터 인스펙션을 통해 모델 개발에 앞서 데이터 품질을 검토하는 과정을 익힙니다.

2. 맞춤형 운동 시간 추천 모델

건강 데이터를 바탕으로 개인별 운동 시간을 추천하는 모델을 만들어 볼 수 있습니다. 파이썬 실행 환경과 컴퓨터 사양을 확인하고, TensorFlow를 활용해 데이터 준비부터 모델링과 예측 결과 확인까지의 흐름을 학습합니다.

3. 나만의 운동 시간 추천 앱

사용자가 정보를 입력하면 추천 결과를 확인할 수 있는 응용 프로그램을 만들어 볼 수 있습니다. 바이브코딩을 활용해 입력 화면과 결과 화면을 구성하고, AI 모델과 연결되는 서비스 제작 과정을 경험합니다.

4. AI 코드 점검과 앱 개선

AI 기반 코드 인스펙션 프로그램을 제작하고, 데이터 처리 과정에서 발생하기 쉬운 실수를 점검해 볼 수 있습니다. 개선 사항을 응용 프로그램에 반영하고, 건강 데이터와 AI 추천에 관한 고려 사항을 바탕으로 서비스의 개선 방향을 검토합니다.

※ 이미지는 교육과정을 바탕으로 구성한 학습용 결과물 예시입니다. 실제 강의 실습 화면 및 완성 결과와는 다를 수 있습니다. 이미지 속 운동 시간은 화면 구성을 보여주기 위한 샘플 값입니다.

수강 전 참고 사항

  • 강의 학습에 필요한 참고 사항이 있다면 꼼꼼하게 작성해주세요.

  • 수강생들이 강의에서 다루는 내용을 충분히 이해하게 돕고, 학습 만족도를 높일 수 있어요.

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux, Ubuntu, Android, iOS 등 OS 종류 및 버전

  • 사용 도구: 실습에 필요한 소프트웨어/하드웨어 버전 및 과금 플랜, 가상머신 사용 여부 등

  • PC 사양: CPU, 메모리, 디스크, 그래픽카드 등 프로그램 구동을 위한 권장 사양 등

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 애셋, 프로그램, 예제 문제 등)

  • 분량 및 용량, 기타 학습 자료에 대한 특징 및 유의사항 등

선수 지식 및 유의사항

  • 학습 난이도를 고려한 필수 선수 지식 여부

  • 강의 영상 품질(음질/화질) 등 수강과 직접 연관된 내용 및 권장 학습 방법

  • 질문/답변 및 추후 업데이트 관련 내용

  • 강의 및 학습 자료 저작권 관련 공지사항

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 바이브코딩 경험이 없는 컴퓨터 및 인공지능 비전공 학생들

  • 스마트 헬스데이터, 의료 데이터에 관심이 있는 컴퓨터 및 인공지능 비전공 학생들

선수 지식,
필요할까요?

  • 수업에서 생성형 인공지능 모델을 활용합니다.

  • 스마트 헬스케어 및 의료와 관련된 민감한 데이터를 다루고 있습니다.

434

수강생

17

수강평

4.9

강의 평점

5

강의

국립부경대학교 소프트웨어융합혁신원

커리큘럼

전체

6개 ∙ (3시간 4분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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