교수자/개설자

-

학습기간

2026-08-18 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 심은하 소속기관 숭실대학교 수학과 강의 명 (주제) 데이터 분석을 위한 응용 선형대수 학습목표 본 강의는 인공지능과 데이터 분석의 수학적 기반이 되는 선형대수를 공간과 구조의 관점에서 이해하는 것을 목표로 한다. 벡터공간, 기저, 차원, 랭크 등 핵심 개념을 통해 데이터가 놓인 공간의 구조를 파악하고, 선형변환과 직교성, 최소제곱 등 머신러닝 모델에서 중요하게 사용되는 개념을 학습한다. 이를 통해 수강생은 선형대수 개념을 단순한 계산 도구가 아니라 데이터의 구조를 해석하는 언어로 활용하는 능력을 기른다. 최종적으로 차원축소, 회귀, 임베딩 등 실제 인공지능 기법의 이면에 있는 선형대수 원리를 스스로 설명할 수 있게 되는 것을 지향한다. 분야 ☑ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

3

교수자/개설자

-

학습기간

2026-08-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이충호 소속기관 동국대학교 약학대학 강의 명 (주제) 노코딩 AI 신약개발- 오렌지로 시작하는 데이터 과학 학습목표  노코딩 기반 데이터 과학 역량 내재화: 코딩 과정 없이 오렌지(Orange)의 위젯과 워크플로우를 활용하여, 인공 지능 및 데이터 마이닝의 기초부터 실무 분석까지 전반적인 데이터 과학 프로세스를 수립함.  바이오·화학 정보학 데이터 정제 능력 배양: SMILES 구조식, 분자 디스크립터, RNA-seq 발현량 데이터 등 복잡 한 생물·화학적 빅데이터의 특성을 이해하고, 이를 분석에 적합한 형태로 전처리 및 차원 축소하는 기법을 습득 함.  머신러닝 기반 약물 특성 및 예측 모델 구축: 분류, 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등 다양한 지도·비지도 학습 알고 리즘을 적용하여 화합물의 독성(Toxicity), 저해 활성 수치(IC50), 세포 투과도를 정량적으로 예측하고 평가함.  실무형 신약개발 데이터 엔지니어링 파이프라인 완성: ChEMBL 및 TDC 등 글로벌 공공 데이터베이스에서 실제 약물 데이터를 수집·가공하고, 이를 활용해 FDA 승인 약물의 스크리닝 및 세포 투과도를 예측하는 실전적 파이 프라인을 독자적으로 구축함. 분야 X AI X Bio X Chem X Drug 단계 기초

참여자수

7

교수자/개설자

-

학습기간

2026-08-05 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 황병진 소속기관 연세대학교 의과대학 강의 명 (주제) Single-cell and Spatial Omics: From Cellular States to Virtual Cells 학습목표 본 강의는 단일세포 오믹스와 공간오믹스의 주요 기술 개념, 실험 원리, 분석 플랫폼을 소개하고 단일세포 유전체학, 전사체학, 멀티오믹스 기술의 특징과 적용 분야를 학습하고, 연구 목적에 따라 적절한 기술을 선택하는 기준을 익힌다. 나아가 단일세포 CRISPR 기술과 가상세포 모델을 연계하여 기능유전체학, 질병 모델링, 약물 반응 예측 등 최신 응용 분야로 확장되는 흐름을 이해한다 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

1

교수자/개설자

-

학습기간

2026-08-05 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 최영희 소속기관 동국대학교 약학대학 강의 명 (주제) 독성동태학(toxicokinetics)의 이해 및 AI 활용 방안 학습목표 신약개발에서 약물동태학과 함께 고려해야하는 독성동태학의 기본 개념을 이해하고, AI를 활용한 독성동태학 평가 방안에 대해 고찰한다. 분야 ■ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

1

교수자/개설자

-

학습기간

2026-08-05 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이소진 소속기관 APLUS Simulation 강의 명 (주제) AI-Integrated Pharmacometrics: PK/PD Modeling for Modern Drug Development AI 융합 Pharmacometrics: 현대 신약개발을 위한 PK/PD 모델링 학습목표 -신약개발 과정에서 PK/PD 및 Clinical Pharmacology가 수행하는 역할과 실제 활용 전략을 이해한다. -Population PK, Exposure–Response 분석, PBPK, QSP 및 AI/ML 기반 접근법의 기본 개념과 실제 적용 사례를 이해한다. -AI-enhanced modeling & simulation workflow를 통해 최신 신약개발에서의 MIDD(Model-Informed Drug Development) 전략을 학습한다. 분야 ☑ AI ☑ Bio ☐ Chem ☑ Drug 단계 심화

참여자수

1

교수자/개설자

-

학습기간

2026-08-04 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 오태훈 소속기관 울산과학기술원 강의 명 (주제) 자율실험실 운용을 위한 실험 정의 및 ML 활용법 학습목표 자율실험실의 실험 목표 선정 및 명확한 문제 정의 역량 함양 ML 모델 학습을 위한 실험 데이터베이스 구조 설계 목적별 핵심 ML 알고리즘 활용법 습득 능동적 실험 스케쥴링 기법 및 워크플로우 최적화 이해 분야  AI  Bio  Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

3

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 신상 소속기관 에이블랩스 강의 명 (주제) SDL 실질적 적용을 위한 도움닫기 학습목표 바이오 산업에서의 SDL 구성 예시와 장비 API 기반의 활용 방안 분야 □ AI □ Bio ⍌ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

50

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김 현 욱 소속기관 한국과학기술원(KAIST) 강의 명 (주제) 바이오제조와 AI   학습목표 바이오제조의 개념과 대사공학·합성생물학의 발전을 이해하고, 생물 기반 화학물질 및 연료 생산 기술의 원리를 학습. 미생물 대사공학의 10가지 전략과 발효공정의 7가지 핵심 요인을 통해 생산 효율과 공정 최적화의 원리를 이해. AI와 데이터 마이닝 기술이 바이오파운드리 및 실험 자동화에 기여하는 역할을 파악. 분야 □ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

165

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

-

참여자수

105

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정성훈 소속기관 연세대학교 약학대학 강의 명 (주제) 의약바이오 제제개발을 위한 AI기반 품질 최적화 및 모델링 활용 학습목표 바이오의약품 및 의약품 개발과정에서 우수한 품질 확보를 위해 기존의 설계기반 품질고도화 (QbD) 전략에 의한 설계공간 도출 및 시뮬레이션을 통한 최적화 과정을 사례중심으로 소개하고 실험계획법의 이해도 제고와 최근 인공지능을 기반으로 AI기반 제제 및 품질 최적화등 산업적으로 적용가능한 제품개발에 대한 내용을 소개함. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

150

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-08 ~ 2029-12-31

강좌소개

목차 (강의시간) 강의내용 실습 여부 교수자   1 제조품질 개념   X   본인   2 제조품질 개선을 위한 기존 접근법   X   본인   3 제조품질 개선을 위한 AI 기반 접근법   X   본인         선수과목   참고자료 ※ 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 ※ 강의에 필요한 환경 등

참여자수

30

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-04 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이남일 소속기관 KAIST 강의 명 (주제) 바이오파운드리를 이용한 천연/비천연 신약 후보 물질 스크리닝 및 생산 학습목표 본 강의에서는 자동화와 인공지능을 기반으로 한 바이오파운드리의 개념과 핵심 구성요소를 이해하고, 이를 활용하여 천연 및 비천연 신약 후보 물질을 대규모로 스크리닝하고 생산하는 전략을 학습한다. 또한 실제 사례를 통해 신약 후보 발굴 및 생산 최적화 과정에서의 바이오파운드리 활용 방안을 종합적으로 탐구한다. 분야 ■ AI ■ Bio ■ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

70

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-04 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이창선 소속기관 인하대학교 강의 명 (주제) 인과 지식 조립, 예측 모델 생성 AI 학습목표 인과 기반 예측은 철강, 반도체, 에너지, 화학, 제약 등과 같이 여러 인과 요인이 단계적으로 연결되어 결과를 만들어 내는 복잡한 제조 분야에서 필수적이다. 인과를 이해하는 인간과 데이터 패턴 학습 능력이 뛰어난 AI 가 협력하여야, 설명할 수 있고, 신뢰할 수 있는 예측 모델 개발이 가능하다. 인간과 AI의 협력을 위한 프로토콜 이해가 학습 목표이다. 분야 AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

35

교수자/개설자

-

학습기간

2025-12-02 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 서 경 원 소속기관 서울대학교 약학교육연수원 강의 명 (주제) AI 등 첨단혁신기술 활용에 대한 규제동향 학습목표 최근 AI 등 첨단기술에 기반한 의료제품과 규제결정에 활용되는 첨단기술을 이해하고 규제동향을 학습한다 분야 ■ AI ■ Bio ■ Chem ■ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

48

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-28 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 성황현 소속기관 유니버설로봇 강의 명 (주제) 로봇PC 제어 학습목표 로봇 TCP 및 좌표계를 이해하고 URSCRIPT를 이용하여 로봇을 제어 URSIM 및 RoboDK를 활용하여 시뮬레이터 환경에서 로봇을 구동 PC를 활용하여 원격으로 로봇을 제어 Modbus TCP 및 산업용 통신 연동 실습 분야 □ AI □ Bio  Chem □ Drug 단계 기초, 심화

참여자수

20

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정진현 소속기관 서울대학교 강의 명 (주제) AI 기반의 제조품질관리 변화와 대응 학습목표   분야  AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

60

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

목차 (강의시간) 강의내용 실습여부 교수자 1 LLM이 어떻게 작동하는지 핵심 개념을 이해한다 LLM은 언어 패턴을 배우는 매우 거대한 통계 모델 GPT는 문장을 예측하는 데 특화된 구조 (Transformer 기반) 프롬프트, 토큰, 파라미터 같은 용어에 대한 기초 개념을 익힌다   X 본인 김요섭 2 잘 묻는 사람이 AI를 잘 쓴다: Prompt Engineering 입문 좋은 프롬프트의 3가지 조건 → 명확성, 역할 부여, 단계화 프롬프트 템플릿 소개 (Prompt chain, Role-based template)   X 본인 김요섭 3 GPT가 외부 지식을 활용하도록 만드는 RAG의 원리와 구성 이해 GPT의 한계: 훈련된 지식 외 질문은 “헛다리” 가능성 RAG 구조 이해 (간단한 그림 중심 설명) Query → Retriever → Context → GPT 적용 예시: → 논문 검색 & 요약 → 특정 약물에 대한 최신 정보 연결 실전 RAG 워크플로우 따라가기: PDF, Text, 데이터베이스 연결   X 본인 김요섭 4 “Agentic AI”란 무엇인가? 구성요소 통합: 프롬프트 → 외부 문서 검색(RAG) → 도구 실행(API) 구조설계: Agent 워크플로우 직접 그려보기 간단한 GPTs App publish 해서 연구원들과 공유하기   X 본인 김요섭 선수과목 없음 참고자료 없음 준비사항 없음

참여자수

74

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤 병 동 소속기관 서울대학교, (주)원프레딕트 강의 명 (주제) 제조 AX: AI 팩토리 (데이터, 모델, 서비스) 학습목표 제조산업에 AI 접목을 통한 파괴적 혁신, 무엇을 준비해야 하는지, 어떻게 가능한지, 어떤 성공사례가 있는지를 살펴본다. 제조 데이터 전처리, 신호처리, 특성엔지니어링, 진단, 예측 기술 소개 및 성공사례 공유. 마지막으로 실습을 통해 실 적용에 대한 응용력을 키운다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

28

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-26 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 엄유범 소속기관 코오롱인더스트리 강의 명 (주제) Vibe Coding으로 배우는 관리도와 품질관리 실무 학습목표 1. 관리도의 기본 개념을 이해 2. 계량형 관리도와 계수형 관리도의 이해 3. Vibe Coding을 활용한 관리도 작성 방법 습득 분야  AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

31

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-26 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 안성훈 소속기관 강원대학교 약학대학 강의 명 (주제) 신약개발을 위한 ADME/PK 평가 연구 학습목표 - 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 등과 관련한 ADME/PK (생물약제학 및 약동학) 기초 지식을 학습한다. - 의약품 개발 등 다양한 분야에서 ADME/PK 응용 연구를 수행할 수 있다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

148

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김석호 소속기관 강원대학교 약학과 강의 명 (주제) 최근 신약개발의 경향 학습목표 본 강의를 통해 최근 신약개발에서 시도되고 있는 다양한 시도들을 의약화학 관점에서 강의하고 트렌드를 수강자가 파악할 수 있도록 한다. Macrocyclization, PAINS 등을 포함한 내용들이 포함되어 있다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

71

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-24 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김 창 욱 소속기관 연세대학교 산업공학과 강의 명 (주제) 스마트 제조 AI의 현재와 미래 학습목표 스마트 제조의 개념과 발전 배경을 이해하고, AI기술을 어떠한 원리로 제조 현장에서 활 용되는지 파악한다. 2교시에는 양자컴퓨팅에 대한 이해를 바탕으로 AI에 어떻게 적용할지 에 대해 이해한다. 분야 ☑ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

22

교수자/개설자

-

학습기간

2025-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김태형 소속기관 바이오넥서스 강의 명 (주제) 멀티에이전트 시스템 이해와 제약·바이오 산업 적용     학습목표 멀티에이전트 시스템의 개념, 구조, 그리고 의사결정·협업 메커니즘을 이해한다. 제약·바이오 산업의 신약개발 전주기에서 MAS가 수행할 수 있는 역할과 적용 사례를 분석한다. 실제 산업 환경에서 멀티에이전트 기반 워크플로를 설계·구성하여 생산성 및 연구 효율을 향상시키는 방법을 익힌다. 분야 V AI V Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

58

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-31 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이 남 용 소속기관 CellKey AI 강의 명 (주제) AI와 LLM을 활용한 바이오 분야의 혁신 학습목표 AI와 LLM 기술이 신약개발부터 바이오 생산공정, 임상시험 최적화에 이르기까지 바이오 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 본 강의에서는 최신 AI 기술의 개념을 이해하고 실제 적용 사례를 통해 효율성 향상과 비용 절감 성과에 대한 이해를 돕는 것을 목표로 한다. 분야 ■ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

117

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-31 ~ 2029-12-31

강좌소개

※ AI 신약개발 교재 학습을 위한 강의 모음입니다. (수료증 미발급) 교재개발자 류재용 소속기관·직위 숭실대학교 교수 교재명 (과목) 초보자를 위한 데이터·AI 기반 약물 표적 발굴 학습목표 신규 약물 타겟 발굴의 기초 개념을 익히고, 이를 바탕으로 초기단계 신약 개발에서 생물정보학 및 AI 기술이 어떻게 활용되는지 이해 교육대상 (초급자) 제약바이오 업계 종사자 및 AI 신약개발 분야에 입문하려는 연구자 AI 신약개발 분야 대학원생 AI 신약개발 분야에 관심이 있는 대학생    

참여자수

208

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-29 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김 병 석 소속기관 인천대학교 생명과학부 강의 명 (주제) 면역학 기초와 최신 면역치료제 개발 동향 학습목표 기초 면역학과 T 세포 매개 면역 질환에 대한 이해를 바탕으로 최신 면역치료제의 개발 동 향과 작용 원리를 학습한다. 분야 □ AI Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

132

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-24 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박계명 소속기관 울산과학기술원 강의 명 (주제) 차세대 면역치료제 개발을 위한 인실리코 면역계 모델링 학습목표 최근 많은 다양한 질환들(암, 감염병, 자가면역(염증)질환)에서 면역계를 직접 표적으로 하는 면역치료법이 주요 치료방법으로 대두되고 있다. 그러나 각 질환에 관여하는 면역계의 복잡계적 특징으로 인하여 주요 분자 및 세포 타겟 발굴과 각 환자에 대한 면역치료 반응에 대한 예측에 어려움이 있다. 본 강의에서는 본 강의자의 연구 분야인 시스템 면역학적 관점에서 면역계의 행동에 대한 예측적 이해를 위한 인실리코 면역계 모델링 전반을 다루고 이 시도가 어떻게 차세대 면역치료제 개발을 가속화할 수 있을지 고찰하고자 한다. 분야 AI Bio □ Chem Drug 단계 심화

참여자수

87

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-23 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이재훈 소속기관 성신여자대학교 강의 명 (주제) AI기본법의 이해와 데이터 거버넌스 최신 동향 학습목표 AI 시대의 핵심 법제라 할 수 있는 「AI기본법」의 이해를 바탕으로, 데이터 활용과 보호가 균형을 이루는 데이터 거버넌스의 최신 동향을 체계적으로 학습하는 것을 목표로 한다. 수강자는 AI기본법의 주요 개념과 제정 취지를 이해하고, 데이터 권리·책임 구조, 개인정보 보호와 활용 간 조화, 글로벌 데이터 규제 비교 등을 학습한다. 또한 데이터 거버넌스 최신 동향을 통해 실제 정책·연구·산업 현장에서 발생할 수 있는 법적·윤리적 쟁점을 분석하고 대응할 수 있는 역량을 기른다. 분야 ■ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

24

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-23 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 주한별 소속기관 서울대학교 컴퓨터공학부 강의 명 (주제) 컴퓨터비전 기초 학습목표 이 강의는 컴퓨터 비전의 기초 개념을 탐구하며, 이론적 기반과 실용적인 알고리즘, 다양한 응용 사례에 대한 이해를 높이는 데 중점을 둡니다. 학생들은 기계가 이미지와 영상을 어떻게 인식하고 해석하는지를 이해하기 위한 핵심 원리를 배우고, 이미지 생성, 특징 추출, 객체 인식 등의 주제에 대한 통찰을 얻게 됩니다. 특히, 본 강의는 최신 딥러닝 기법이 아닌 고전적인 2D 컴퓨터 비전 알고리즘에 집중하여, 전통적인 비전 문제의 핵심 목표와 사람이 설계한(hand-designed) 알고리즘들을 중심으로 다룰 예정입니다. 분야 ☑ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

28

교수자/개설자

-

학습기간

2025-10-16 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이상근 소속기관 고려대학교 정보보호대학원 강의 명 (주제) 인공지능은 안전한가? AI 보안의 이해 학습목표 인공지능 모델은 최근 연구로 알려진 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 강의에서는 이러한 AI 보안 이슈에 대한 이해를 기반으로, 대표적인 공격 및 대응 방안을 소개하고자 한다. 이 강의 를 통해 신약개발에 있어 유용하면서 동시에 안전한 AI 모델에 대한 고민이 필요함을 환기하 고자 한다. 분야 AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

75

교수자/개설자

-

학습기간

2025-09-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 홍 무 선 소속기관 서울대학교 강의 명 (주제) AI-Driven Analysis and Modeling of Biopharmaceutical Manufacturing Processes 학습목표 바이오의약품 제조공정의 주요 단계와 공정 데이터의 구조 및 활용 목적을 이해한다. AI 기반 분석 및 모델링 기법의 실제 공정 적용 사례를 학습한다. 분야 AI Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

112

교수자/개설자

-

학습기간

2025-09-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김용호 소속기관 성균관대학교 강의 명 (주제) De Novo Design of Functional Proteins and Cryo-EM Application   학습목표 - 최종목표 : De Novo protein에 대한 기본적인 지식 습득과 Cryo-EM을 통한 구조분석 세부목표1) AI가 단백질 디자인에 가져다준 혁신과 디지인 기법에 대한 기본 지식 습득 세부목표2) 최근 선진화된 단백질 디자인 기법의 습득과 실습 세부목표3) CryoEM의 원리와 구동방식에 대해 학습 세부목표4) Case study 주제를 통한 단백질 디자인의 이해 분야 AI Bio □ Chem Drug 단계 기초

참여자수

75

교수자/개설자

-

학습기간

2025-09-04 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김권일 소속기관 경희대학교 생물학과 강의 명 (주제) 멀티오믹스 데이터를 활용한 암 면역원성 분석 실습 학습목표 멀티오믹스 데이터와 AI 기술을 기반으로 암 면역원성에 대한 최신 연구 동향을 이해하고, 신생항원 예측, digital cytometry, 면역세포 클러스터링 등의 분석 기법을 실습함으로써, 공개된 암 멀티오믹스 데이터를 활용해 종양의 면역원성 양상을 해석하는 역량을 기른다. 분야 ■ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

94

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-29 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 한범 소속기관 서울대학교 강의 명 (주제) 전장 유전체 데이터를 통한 원인 유전변이 탐색 학습목표 전장유전체데이터(GWAS)를 활용하여 원인 유전변이를 어떻게 탐색하는지 배웁니다. Imputation으로부터 Fine-mapping까지의 과정을 배우고, HLA 지역에서는 어떻게 탐색하는지를 배웁니다. 기존 자가면역질환의 예제를 살펴보고, Mendelian Randomization의 기초도 배웁니다. 분야 □ AI ▣ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

72

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-28 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정우진 소속기관 충남대학교 시니어헬스융합연구소 강의 명 (주제) Development of physiologically-based pharmacokinetic model 학습목표 생리학 기반 약동학 모델을 둘러싼 이론을 이해하고, 실무에 직접 적용한다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

70

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김다원 소속기관 (주)옵토레인 강의 명 (주제) 후성유전체 분석 기반 액체 생검을 활용한 신약 타겟 발굴 학습목표 1. 후성유전체 분석 기술의 핵심 원리와 암 유전체 조절 기전을 이해한다. 2. 액체생검 기반 cfDNA 진단 기술의 원리와 장점을 이해하고, 신약 개발에의 응용 가능성을 설명할 수 있다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

45

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이상선 소속기관 인하대학교 강의 명 (주제) 딥러닝을 활용한 약물 특성 및 생물학적 반응 예측 모델링 학습목표 - 딥러닝 기반 약물 예측 모델의 기본 개념과 구조를 이해한다. - 약물의 물리화학적 특성 및 생물학적 반응을 예측하는 다양한 딥러닝 접근법을 학습한다. - 멀티태스크 학습과 단백질-리간드 결합력 예측을 활용한 통합 예측 모델링 기법을 습득한다. 분야 ⍌ AI □ Bio □ Chem ⍌ Drug 단계 심화

참여자수

110

교수자/개설자

-

학습기간

2025-08-20 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤석현 소속기관 단국대학교 강의 명 (주제) 단일세포 RNA-seq 데이터를 이용한 종양/조직 미세환경 분석과 치료 표적 발굴 학습목표 세포유형식별, 세포간 상호작용 분석, 차등발현 유전자 분석, CNV추정 및 암세포 식별 등 단일세포 RNA-seq 데이터의 분석에 요구되는 필수적인 분석 도구들의 활용법 실습을 통해 단일세포 RNA-seq 분석을 위한 기초적인 skill을 습득한다. 또한, SCODA 파이프라인을 활용하여 일괄적으로 획득된 다양한 분석도구의 처리 결과로부터 종양/조직 미세 환경에 내재된 생물학적 기전을 분석하고 치료 표적을 발굴하는 실습을 통해 심화된 단일세포 RNA-seq 데이터의 분석 skill을 습득한다. 분야 □ AI V Bio □ Chem □ Drug 단계 기초/심화

참여자수

128

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-29 ~ 2029-12-31

강좌소개

  ※ AI 신약개발 교재 학습을 위한 강의 모음입니다. (수료증 미발급)   성명 김우연 소속기관 KAIST 화학과 강의 명 (주제) 초보자를 위한 AI 신약개발 “Introduction to AI-based drug discovery” 학습목표 신약개발 및 AI의 기초 개념을 익히고, 이를 바탕으로 초기단계 신약개발에서 최신 AI 기술이 어떻게 활용되는지 이해 분야 ■ AI □ Bio ■ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

817

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

목차 (강의시간) 강의내용 실습여부  교수자 1 Streamlit 소개 Streamlit의 기본 개념과 AI/ML 프로젝트에서의 활용 사례 탐구 MolScore Library 의 의 주요 구성 요소 및 역할 소개 Python 환경 설정과 필수 라이브러리 설치  X  신동욱 2 실습: MoleScore 사용한 화합물 생성 목표 설정 Multi-Parameter 설정을 통한 생성 목표 정의 사용자 정의 Scoring Function 클래스 작성  O  신동욱 3 실습: MolScore을 활용한 화합물 학습 사용자 정의 BenchMark 구성 방법 학습 커리큘럼 학습 설정 / 리플레이 버퍼 활용  O  신동욱 4 실습 화합물 : 평가 결과 시각화 및 확장 Streamlit 컴포넌트를 활용한 생성 결과 시각화 MolScore 기본 모니터링 화면 클론코딩 및 응용  O  신동욱 5 실습: Streamlit 기반 Web App 개발 및 배포 스코어링 결과 시각화 및 데이터 저장 결과물 배포 및 공유 O 신동욱

참여자수

62

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

  성명 정성원 소속기관 가천대학교 강의 명 (주제) 생물정보학 개론 (Introduction to Bioinformatics) 학습목표 생명정보학 분야에 존재하는 다양한 영역을 이해하고 오믹스 데이터 측정에 대한 기초를 학습한다. 생명정보 연구에 활용 가능한 여러 데이터베이스 및 지식베이스 및 그 가치를 이해한다 분야 □ AI v Bio □ Chem □ Drug 단계 기초      

참여자수

1174

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 국승호 소속기관 바이오넥서스(BIONEXUS) 강의 명 (주제) 의료이미지 기반 환자진단 및 바이오마커 탐색 학습목표 딥러닝을 활용한 의료이미지 분석의 기초 개념과 기법을 이해하고, 이를 통해 질병 진단 및 바이오마커 탐색을 위한 모델 설계 능력을 기른다. 다양한 의료 데이터를 활용하여 환자 맞춤형 진단 및 예측 모델을 개발하며, 실제 사례를 통해 딥러닝 기반 진단 모델의 응용 가능성과 한계를 파악한다. 분야 v AI v Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

152

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 빈진혁 소속기관 연세대학교 의과대학 강의 명 (주제) ML/AI 기반 유전체-단백체 멀티오믹스 통합분석 방법론 학습목표 최근 바이오텍 기술의 발전으로 인해 다양한 레벨의 생명정보 데이터들이 생성 및 축적되고 있으며, 이러한 데이터들을 통합 분석하는 방법론들도 인공지능 기술의 발달과 더불어 활발하게 개발되고 있다. 본 강의에서는 유전체/전사체/단백체 데이터들이 통합되는 방법론과 실제 개발된 툴들을 사용해봄으로써 데이터 통합에 대한 이해 및 경험을 쌓는 것을 목표로 한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

332

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 김은지 소속기관 코오롱인더스트리 강의 명 (주제) 화학정보학의 기초: AI와 계산 화학으로 풀어보는 신약 개발 학습목표 이 강의는 화학정보학의 기초를 배우고, AI, 분자동역학, 양자계산을 신약 개발에 어떻게 활용하는지 설명합니다. 참가자는 약물 설계와 용해도 파라미터 예측 등 중요한 화학적 특성을 예측하는 방법을 익히게 됩니다. 분야 AI □ Bio Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

244

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-20 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 이윤지 소속기관 중앙대학교 약학대학 강의 명 (주제) 생물정보학을 활용한 단백질 간 상호작용 및 복합체 모델링 학습목표 본 강의에서는 AI와 생물정보학 도구를 활용하여 단백질 간 상호작용(PPI)과 단백질 복합체 모델링에 대해 학습한다. 생물학적 서열 분석을 기초로 하여, 단백질 상호작용의 중요성과 이를 기반으로 한 복합체 모델링 기법에 대해 소개한다. 학생들은 서열 분석과 PPI 연구를 바탕으로 실제 단백질 복합체를 모델링하는 과정을 배우며, 최신 기술이 이 과정에서 어떻 게 활용되는지, 한계는 무엇인지 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화

참여자수

289

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-18 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 정경인 소속기관 차의과학대학교 강의 명 (주제) 바이오의약품 기초임상약리학 학습목표 이 바이오의약품 기초임상약리학 과정은 AI 신약개발 분야 입문자들에게 바이오의약품의 기본 개념을 소개한다. 수강생들은 바이오의약품의 종류, 기본 특성 및 작용 원리에 대해 학습하게 된다. 또한 백신, 유전자치료제, 세포치료제 등 주요 바이오의약품 유형에 대한 기초적인 이해를 갖추게 될 것이다. 이를 통해 향후 심화 학습이나 실무에 필요한 기본적인 지식 기반을 마련하는 것이 이 과정의 목표이다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

198

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 박광수 소속기관 계명대학교 강의 명 (주제) PROTAC 기술 소개 및 PROTAC 개발을 위한 AI 활용 고찰 학습목표 차세대 신약 플랫폼 기술인 PROTAC 기술에 대한 학습 및 이해한다. PROTAC 활용 실제 연구에 대해 학습하고 향후 AI를 활용한 설계 방향성에 대해 학습한다. 분야 □ AI □ Bio ■ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

175

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 송 준 호 소속기관 코오롱바이오텍 강의 명 (주제) 첨단바이오의약품의 이해 학습목표 신약개발에 필요한 기초 이론 교육으로 바이오의약품과 첨단바이오의약품의 cell bank부터 원액 및 완제 생산공정을 실제 예시를 통해 소개하고, 사용되는 기기장비에 대한 특징을 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

266