ISG-Edu22-10 #

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최초 작성자
Hyungyong Kim 2022-10-07 01:24:25
최근 업데이트
jylee@insilicogen.com 2022-10-15 08:31:46

아주대 의료인공지능 융합인재양성 사업단 - 인실리코젠 산학협동 프로그램

의료인공지능 부트캠프

일시: 10-07(금), 10-14(금) 18:00~21:00
목표: 파이썬 기본 활용법을 익히고 인공지능 분석사례를 확인하며, 이를 실습함으로써 실무활용 역량을 키운다.
실습환경
- Google Colab: https://colab.research.google.com
- (예비용) 실습서버: https://g1-py.sysmed.kr (bootcamp / bc0714!!)

1일차 첫째시간
1일차 둘째시간
1. EDA, pandas, matplotlib 이론
2. EDA 실습
2일차 첫째시간
2일차 둘째시간
1. 의료 데이터 기반 딥러닝 실습

1일차 첫째시간 #

강사: 김형용 hygkim@insilicogen.com
강의자료: 의료인공지능부트캠프-01-파이썬.v1.0.pdf

파이썬 개요 #

참고자료

프로그래밍 언어 순위: https://www.tiobe.com/tiobe-index/
파이썬의 선 (The Zen of Python): https://wikidocs.net/7907
파이썬 코딩스타일 PEP 8: https://peps.python.org/pep-0008/

소프트웨어 개발방법론과 TDD #

TDD 시작 코드

#!python
import unittest

class MyTest(unittest.TestCase):
    def test1(self):
        pass

if __name__ == '__main__':
    unittest.main(argv=['first-arg-is-ignored'], exit=False)

파이썬 OOP #

Person 클래스 예제 코드

#!python
class Person:
    count = 0
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
        Person.count += 1

    def set_age(self, age):
        self.age = age

    @staticmethod
    def get_number_of_persons():
        return Person.count

yong = Person('yong', 'male')
print(yong.name)
yong.set_age(27)
Person.get_number_of_persons()


class Student(Person):
    def sing_a_song(self):
        print("숨 참고 Love dive~")

hyuna = Student('hyuna', 'female')
hyuna.set_age(11)
hyuna.sing_a_song()


class Childern(Person):
    def sing_a_song(self):
        print("송아지 송아지~")

minji = Childern('minji', 'female')
minji.set_age(6)
minji.sing_a_song()

택시 클래스 예시코드 1

#!python
class Taxi:
    '''This class describes how a taxi may look like'''
    def __init__(self, driver_name, on_duty, cities, type_='general'):
        self.driver_name = driver_name
        self.on_duty = on_duty
        self.cities = cities
        self.num_passengers = 0
        self.type_ = type_   # (general, mobum, electric)

    def set_driver_name(self, driver_name):
        self.driver_name = driver_name

    def get_the_fee(self, distance): 
        if self.type_ == 'general':
            unit_price = 500
        elif self.type_ == 'mobum':
            unit_price = 700
        elif self.type_ == 'electric':
            unit_price = 400
        return distance * 500   # km 당 500원

taxi_a = Taxi('Yong', True, ['Seoul', 'Anyang'])
taxi_b = Taxi('Gunhee', True, ['Anyang'], type_='mobum')
taxi_c = Taxi('Choi', True, ['Suwon'], type_='electric')

taxi_a.get_the_fee(20)
taxi_b.get_the_fee(20)
taxi_c.get_the_fee(20)

택시 클래스 예시코드 2

#!python
class Taxi:
    '''This class describes how a taxi may look like'''
    def __init__(self, driver_name, on_duty, cities):
        self.driver_name = driver_name
        self.on_duty = on_duty
        self.cities = cities
        self.num_passengers = 0

    def set_driver_name(self, driver_name):
        self.driver_name = driver_name

    def get_the_fee(self, distance): 
        return distance * 500

class MobumTaxi(Taxi):
    def get_the_fee(self, distance):
        return distance * 700

class ElectricTaxi(Taxi):
    def get_the_fee(self, distance):
        return distance * 400

taxi_a = Taxi('Yong', True, ['Seoul', 'Anyang'])
taxi_b = MobumTaxi('Gunhee', True, ['Anyang'])
taxi_c = ElectricTaxi('Choi', True, ['Suwon'])

taxi_a.get_the_fee(20)
taxi_b.get_the_fee(20)
taxi_c.get_the_fee(20)

TDD로 OOP하기 실습 #

Google Colab 시작하기 참고 영상: https://youtu.be/inN8seMm7UI

DNA reverse complement 강의시간 시연 코드

#!python
class Nucleotide:
    def __init__(self, title, sequence):
        self.title = title
        self.sequence = sequence

    def get_reverse_complement(self):
        result = []
        for base in self.sequence:
            result.append(self.base_pairs[base])
        return ''.join(reversed(result))

class DNA(Nucleotide):
    base_pairs = {
        'A': 'T',
        'T': 'A',
        'G': 'C',
        'C': 'G',
    }

class RNA(Nucleotide):
    base_pairs = {
        'A': 'U',
        'U': 'A',
        'G': 'C',
        'C': 'G',
    }

DNA reverse complement 전체 코드

#!python
class Nucleotide:
    def __init__(self, title, sequence):
        self.title = title
        self.sequence = sequence

    def get_reverse_complement(self):
        return ''.join(self.base_pairs[base] for base in self.sequence[::-1])

    def to_fasta(self, cols=60):
        lines = [f'>{self.title}']
        seq = self.sequence
        while seq:
            lines.append(seq[:cols])
            seq = seq[cols:]
        return '\n'.join(lines)

    @classmethod
    def from_fasta(klass, astr):
        lines = astr.splitlines()
        title = lines[0][1:]
        sequence = ''.join(lines[1:])
        return klass(title, sequence)

class DNA(Nucleotide):
    base_pairs = {
        'A': 'T',
        'T': 'A',
        'G': 'C',
        'C': 'G',
    }

class RNA(Nucleotide):
    base_pairs = {
        'A': 'U',
        'U': 'A',
        'G': 'C',
        'C': 'G',
    }

import io
import unittest

class DNATest(unittest.TestCase):
    def test_dna_object(self):
        dna = DNA('test1', 'AGTCAA')
        self.assertEqual('test1', dna.title)
        self.assertEqual('AGTCAA', dna.sequence)

        dna2 = DNA('test2', 'AAGGG')
        self.assertEqual('test2', dna2.title)
        self.assertEqual('AAGGG', dna2.sequence)

    def test_reverse_complement(self):
        dna = DNA('test1', 'AGTCAA')        
        self.assertEqual('TTGACT', dna.get_reverse_complement())

    def test_fasta(self):
        input = """\
>test1
AGTCAA
AGTCAA"""
        dna = DNA.from_fasta(input)
        self.assertEqual('test1', dna.title)
        self.assertEqual('AGTCAAAGTCAA', dna.sequence)

    def test_write_fasta(self):
        dna = DNA('test1', 'AGTCAA')
        expected = '''\
>test1
AGTC
AA'''
        self.assertEqual(expected, dna.to_fasta(cols=4))

class RNATest(unittest.TestCase):
    def test1(self):
        rna = RNA('test1', 'AGUUAA')
        self.assertEqual('test1', rna.title)
        self.assertEqual('AGUUAA', rna.sequence)

    def test_reverse_complement(self):
        rna = RNA('test1', 'AGUUAA')        
        self.assertEqual('UUAACU', rna.get_reverse_complement())


if __name__ == '__main__':
    unittest.main(argv=['first-arg-is-ignored'], exit=False)

1일차 둘째시간 #

강사: 박주희 jheepark@insilicogen.com

EDA, pandas, matplotlib 이론 #

강의 자료 : 의료인공지능부트캠프-02-주피터판다스.v1.0.pdf

EDA 실습 #

실습 파일 : https://imghub.insilicogen.com/media/files/EDA_heartdisease.ipynb
실습 데이터 셋 : https://imghub.insilicogen.com/media/files/heart.csv

2일차 첫째시간 #

강사: 권영인 yikwon@insilicogen.com
강의자료: 의료인공지능부트캠프-03-머신러닝.v1.0.pdf
실습 데이터 셋 : https://imghub.insilicogen.com/media/files/heartdisease.csv
실습 자료 :2022_아주대학교_AI교육_ML_heartdisease_실습.ipynb
실습 강의 자료 :2022_아주대학교_AI교육_ML_heartdisease.ipynb

2일차 둘째시간 #

강사: 이주연 jylee@insilicogen.com
강의자료: 의료인공지능부트캠프-04-딥러닝.v1.0.pdf

의료 데이터 기반 딥러닝 실습 #

실습 환경: google colaboratory
실습 자료:
- 주피터 노트북: deeplearning-classification-with-pneumonia-chest-x-ray-image-practice.ipynb, deeplearning-classification-with-pneumonia-chest-x-ray-image-answer.ipynb
- 실습 데이터:
  1. 다운로드(데이터 링크 이동→ chest_xray 클릭 → 다운로드 클릭 → 다운로드 완료되면 압축 해제)
  2. 구글 드라이브에 업로드(구글 드라이브로 이동 → 새로 만들기 → 폴더 업로드 → 압축해제한 chest_xray 폴더 업로드)
  3. 위 방식으로 업로드가 안되는 경우, 데이터 링크 → chest_xray 클릭 → [드라이브에 바로가기 추가] → 내 드라이브 선택 → 바로가기 추가

참고

실습 환경 설정(코랩):
1. [파일] → [노트 업로드] → 아래 “주피터 노트북 실습 자료”를 선택하여 업로드
2. [런타임] → [런타임 유형 변경] → 하드웨어 가속기: GPU 로 설정하여 저장
코랩에서 실습 데이터 사용하는 방법
1. 데이터를 구글 드라이브에 업로드 (셋 중 하나만 사용하면 됨)
  1. 데이터 링크 → chest_xray 클릭 → [드라이브에 바로가기 추가] → 내 드라이브 선택 → 바로가기 추가
  2. 데이터 링크 → chest_xray 클릭 → 다운로드 클릭 → 다운로드 완료되면 압축 해제 → 새로 만들기 → 폴더 업로드 → 압축해제한 chest_xray 폴더 업로드 (시간 오래 걸림)
2. 구글 드라이브와 colab 연동(코랩)
  1. 왼쪽 사이드바에서 폴더 아이콘 선택 → 세 번째 아이콘 클릭(구글 드라이브 연동) → 마운트 코드 실행

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