교수자/개설자

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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

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교수자/개설자

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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

2

교수자/개설자

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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

3

교수자/개설자

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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 신규 약물 타겟 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

4

교수자/개설자

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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

8

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

12

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

14

교수자/개설자

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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

14

교수자/개설자

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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

21

교수자/개설자

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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

23

교수자/개설자

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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

27

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 Dr. Yugal Sharma 소속기관 CAS 과목명 Overcoming Scientific Data Challenges in AI 강의시간 1 학습목표 1.Explore the critical role of a data foundation in supporting successful artificial intelligence (AI) initiatives.0 2. Share common challenges organizations face when establishing effective strategies for R&D data. 3. Showcase case studies based on real-life examples from CAS, a leader in scientific information solutions that guides the success of R&D digital initiatives of organizations worldwide.

참여자수

28

교수자/개설자

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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

30

교수자/개설자

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학습기간

2024-02-29 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 윤성의 소속기관 KAIST 과목명 Attention for Deep Learning 강의시간 2 학습목표 1. RNN 구조에서 attention 역할을 이해한다.2. attetion layer를 이해하고, 이를 transformer로 확장한다.

참여자수

34

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 정인석 소속기관 스탠다임 과목명 병렬 처리를 활용한 대용량 계산 방법 강의시간 2시간 학습목표 컴퓨터에서 병렬 계산이 처리되는 방식을 이해하고 다양한 방식으로 병렬 계산을 수행할 수 있다   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  Python programming 참고자료 https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html https://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/ https://github.com/zeehio/parmap 준비사항 Anaconda python3 설치, linux-like terminal 환경 구성

참여자수

35

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

성명 신민경 소속기관 (주)셀타스퀘어 과목명 인공지능 적용을 위한 약물 감시 및 의약 품 안전성 관리의 기초 강의시간 2시간 학습목표 인공지능 및 디지털 트랜스포메이션 적용을 위해 임상시험부터 허가, 시판 후까지 의약품 전주기 에 해당되는 안전성 관리 시스템과 단계별 데이터를 이해한다.

참여자수

35

교수자/개설자

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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

35

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2029-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 임재창 소속기관 Hits 과목명 분자생성모델 연구동향 리뷰 강의시간 4 학습목표 분자생성모델 연구동향 파악 이를 바탕으로 수행중인 연구에 응용 및 신약개발 프로젝트에 적용

참여자수

36

교수자/개설자

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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

36

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 정세희 소속기관 CAS 과목명 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴 강의시간 1시간 학습목표 Explore overall workflow of syntheses of novel compounds using CAS SciFinder Discovery Platform   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목   참고자료 https://www.cas.org/solutions/cas-scifinder-discovery-platform 준비사항  

참여자수

37

교수자/개설자

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학습기간

2023-04-30 ~ 2029-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 정영미 소속기관 STN KOREA 과목명 마쿠시 구조를 활용한 화합물 특허 탐색 강의시간 1 학습목표 Markush structures are used in patents to claim broad spaces of chemicals In this course the audiences can understand the need for a comprehensive Markush search to seek patentability opportunities or to determine potential infringement of small molecules in the drug discovery process. A case study will be demoed based on Marpat, produced by CAS   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 없음 참고자료 https://www.cas.org/cas-data/cas-patents https://www.cas.org/support/documentation/markush   준비사항 없음

참여자수

39

교수자/개설자

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학습기간

2024-10-24 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 송길태 소속기관 부산대학교 강의 명 (주제) Recommendation systems in bioinformatics 학습목표 1. Recommendation systems에 대한 기본 개념을 이해한다. 2. Recommendation systems을 활용하여 표적 단백질 결합 후보 물질 추천 및 바이오마커 발굴 등의 문제를 해결하는 방법을 학습한다. 분야  AI 단계 심화

참여자수

39

교수자/개설자

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학습기간

2024-11-07 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 분산형 임상시험 (Decentralized Clinical Trial, DCT) 학습목표 최근 분산형 임상시험(DCT)의 필요성과 현장 수요가 증가되면서 우리나라 정부에서도 글로벌 경쟁력을 강화하고 임상시험 참여 기회를 확대해 신약 접근성을 제고할 수 있도록 DCT 도입을 위한 기반 마련을 지원하고 있으므로 DCT의 개념과 장단점을 이해하고 DCT 수행을 위한 제도적 개선 방향에 대해 검토한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초

참여자수

42

교수자/개설자

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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

42

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 - Self-Supervised Learning이란?  - Language 분야에서의 SSL - Computer vision 분야에서의 SSL  X 2 - Molecular Graph란? - Graph Neural Networks - Molecular Graph 분야에서의 SSL X 

참여자수

43

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 허승룡 소속기관  굿인텔리전스 과목명 단백질 서열정렬 알고리즘 구현 실습 강의시간 2시간 학습목표 단백질 서열 정렬에 대한 이해와 pairwise alignment에 대한 프로그램을 구현 할 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.   선수과목 Python Programming  참고자료 https://gist.github.com/num3ric/1222752 https://3n.wikipedia.org/wiki/Needleman-Wunsch_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Smith-Waterman_algorithm  준비사항 python3 설치, Linux terminal 환경  

참여자수

48

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김현욱 소속기관 한국과학기술원(KAIST) 과목명 바이오 네트워크 모델링 강의시간 3시간 학습목표 약물표적 예측을 위한 게놈 수준의 대사모델 구축 및 시뮬레이션에 대한소개   깅의 선수과목 및 준비사항 입니다. 선수과목 생화학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식 참고자료   준비사항 노트북 등 컴퓨터

참여자수

48

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 1. 신약 개발 과정 소개 2. 신약 발굴 시 가장 중요한 가상 탐색의 기본 원리를 파악 3. 가상 탐색에 필요한 Public Database 소개 X 2 1. 가상 탐색 시 사용되는 similarity search 방법 2. 가상 탐색에 필요한 Public Database 소개 3. 검색된 ligand의 stability 확보 방법 X 3 1. Chemical similarity search 방법 실습 2. Public chemical database API를 이용한 유사 화합물 검색 실습 3. 검색된 chemical ligand의 stability 확보 방법 실습(docking) O 4    

참여자수

47

교수자/개설자

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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

50

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김준일 소속기관 숭실대학교 과목명  시스템생물학을 활용한 신호전달경로 모델링 강의시간 6시간 학습목표 본 과목에서는 시스템생물학의 기법 중 하나인 신호전달경로 모델링 기법을 배운다 이를.  위해 미분방정식과 불리언네트워크 모델링 이론을 배우고 이를 MATLAB을 이용해서 실습함으로써 신호전달경로 모델링을 이용한 타겟 발굴 방법을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 분자생물학, 참고자료 -  시스템생물학조광현홍릉과학출판사/          / -  An Introduction to Systems Biology 준비사항 - MATLAB을 사용할 수 있는 컴퓨터 (데스크탑 버전은 유로 모바일 버전은 무료임)

참여자수

53

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이정혜, 한석주 소속기관 UNIST 과목명 연합 학습 연구 동향 강의시간 7 학습목표 1. 연합 학습의 세부 연구 분야 및 최신 연구 동향에 대해서 알 수 있다.2. 연합 학습에서 연구가 필요한 다양한 문제들(보안 및 프라이버시, 통계적 이질성, 개인화)에 대해 알아보고, 최신 연구 동향에대해 알 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  - 참고자료 Advances and Open Problems in Federated Learning (2019; Kairouz et al.) Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions (2019; Li et al.) 준비사항  노트북

참여자수

55

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

성명 김상수 소속기관 숭실대학교 과목명 신약 타겟 발굴을 위한 exome 시퀀싱의 활용 강의시간 4 학습목표 대규모 인구 집단의 유전체 서열 분석을 통해서 신약 타겟을 발굴한 사례를 리뷰하고, 이 에 관련된 생명정보학 기술에 대한 이론적 소개와 함께, 공개된 데이터 및 분석 소프트웨어 를 활용한 실습을 통하여, 유전체학 기반 신약 개발의 기초를 닦음.  

참여자수

56

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김상욱 소속기관 포항공과대학교 생명과학과 과목명 빅데이터를 활용한 비임상시험 동물모델 개발 강의시간 2시간 학습목표 비임상시험에서 사용되는 세포와 동물모델과 임상시험에서 사람에 대한 약물의 반응 차이를 알아내기 위해 다양한 빅데이트를 이해하는 방법론을 이해   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생명, 생화학 참고자료 Divergence of noncoding regulatory elements explains gene-phenotype differences between human and mouse orthologous genes Molecular Biology and Evolution. 2018 Jul 1;35(7): 1653-1667. doi: 10.1093/molbev/msy056   Evolutionary rewiring of regulatory networks contributes to phenotypic differences between human and mouse orthologous genes. Nucleic Acids Res. 2022 Feb 28;50(4):1849-1863. doi: 10.1093/nar/gkac050. 준비사항  -

참여자수

57

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 세포주 약물 반응 데이터의 이해 1. ConnectivityMap version 1 2. ConnectivityMap version 2   2 세포주 약물 반응 데이터의 활용 1. Differential Expression Analysis 소개 2 ConnectivityMap 3. L1000CDS2 4, L1000FWD 5. SigCom LINCS   3 세포주 약물 반응 데이터의 응용 ConnectivityMap L1000 data를 활용한 인공지능 연구   4 Differential Expressed Genes 실습 O 5 L1000 데이터 활용 실습 O

참여자수

58

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동휘 소속기관 MERCK 과목명 유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악 강의시간 1 학습목표 1. Computer Assisted Synthesis Design(CASD)의 역사와 주요 연구 사례2. CASD를 활용한 적용 사례를 학습하고, 이를 통해 효율적인 합성 경로를 파악한다

참여자수

58

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김재훈 소속기관 카카오브레인 과목명 단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측 강의시간 2시간 학습목표 Pre-training 개념을 이해한다. 단백질 서열 데이터를 전처리하여 딥러닝 언어 모델에 학습시킬 수 있다. 학습된 결과를 예측모델에 적용할 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Python 참고자료 논문: Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences 준비사항 Jupyter notebook 환경

참여자수

59

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 신약개발을 위한 RWD의 주요 활용 사례를 항암제, 백신 등 주요사례별로 알아보고 연구설계, 분석결과 등을 학습한다.   2 RWD의 활용을 위한 건강보험청구자료, 병원자료, 레지스트리 등 국내 분석 가능한 데이터베이스의 종류와 특징을 설명할 수 있다.   3 유효성 확증을 위한 주요사례로 레지스트리를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습 4 유효성 확증을 위한 주요사례로 병원데이터를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습

참여자수

61

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 윤재석 소속기관 충북대학교 강의 명 (주제) 중추신경계 약리학분야의 연구방법 학습목표 신경정신약리학에사용하는 질병모델을 이해한다. 행동약리학적 평가와 신경생물학적 기법을 이해한다. 특정 동물모델의 응용방안을 설명할 수 있다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

참여자수

61

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김상욱 소속기관 포항공과대학교 생명과학과 과목명 기계학습 및 네트워크 구조를 활용한 정밀의학 강의시간 2시간 학습목표 현재 정밀의료를 위한 바이오의약품 개발의 어려움과 이를 극복하기 위한 네트워크 정밀의학 방법론을 이해를 높임   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생명, 생화학 참고자료 Network-based machine learning in colorectal and bladder organoid models predicts anti-cancer drug efficacy in patients. Nat Commun. 2020 Oct 30;11(1):5485. doi: 10.1038/s41467-020-19313-8. 준비사항   -   

참여자수

64

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 안준용 소속기관 고려대학교 바이오시스템의과학부 과목명 인공지능을 활용한 전장유전체 유전변이 분석 강의시간 2시간 학습목표 본 강의는 전장유전체 (whole genome sequencing) 분석을 통해 발굴된 유전변이를 해석하는데 사용되는 인공지능 기반의 방법론 등을 학습한다. 유전변이 해석에 필요한 기본개념을 학습하고, 최근 개발된 딥러닝 및 머신러닝 기반의 유전변이 분석 방법을 학습하여 향후 인공지능 기반 유전체 연구 개발에 활용할 수 있는 학습을 제공한다.     강의 선수과목 및 준비사항입니다.      선수과목 차세대 염기서열 분석 – 남진우 교수 Genomics analysis – 김상우 교수 전장유전체 변이 분석의 이해 – 안준용 교수 참고자료 - Avsec (2021), Nature Methods, 18, 1196-1203 준비사항  - 구글 코랩이 연결되는 인터넷    

참여자수

64

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이상완 소속기관 KAIST 과목명 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 강의시간 6시간 학습목표 본 강의에서는 생물학적 시스템과 같은 복잡한 환경과의 상호작용을 통해 개발자가 설정한 조건을 만족시키는 최적의 시퀀스나 환경 제어 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 이론과 기초 알고리즘을 다룬다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 기초 참고자료 Sutton and Barto, Reinforcement learning: an introduction 준비사항 강의자료

참여자수

65

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 유전변이 데이터 기본 유전변이의 개념과 종류 유전변이 데이터의 수집과 저장 방법 N 2 유전변이 annotation과 약물 유전자 데이터베이스 유전변이 annotation 방법 소개 약물 유전자 데이터베이스의 활용 방법 N 3 암유전체를 이용한 약물유전체 분석 실습 1 암과 관련된 유전체 데이터의 수집과 분석 방법 약물유전체 분석에 활용되는 도구와 기술 Y 4 암유전체를 이용한 약물유전체 분석 실습 2 암유전체 분석을 통한 약물 효능 예측 방법 유전체 변이 데이터를 활용한 개인 맞춤형 약물 치료 방법 Y 5 CNV 유전변이 분석 실습 Copy Number Variation (CNV) 유전변이의 개념과 분석 방법 CNV 데이터를 활용한 약물 유전체 연구 사례 Y 6 Noncoding 유전변이 분석 실습 비코딩 영역의 유전변이 분석 방법과 중요성 Noncoding 유전변이와 약물 반응의 관련성 연구 사례 Y 7 희귀질환 약물유전체 분석 실습 희귀질환과 관련된 유전변이 분석 방법 희귀질환 치료를 위한 약물유전체 연구 사례 Y 8 약물반응성 유전 연관성 대규모 데이터 분석 실습 대규모 유전체 분석을 위한 분석 플랫폼 실습 대규모 유전체 데이터 형태 학습 Y

참여자수

67

교수자/개설자

-

학습기간

2024-10-14 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 류재용 소속기관 덕성여자대학교 강의 명 (주제) 능동적 학습을 통한 약물 가상 탐색 학습목표 1. 약물 저해제 가상탐색 전략 중, 능동적 학습을 활용하는 전략에 대해 학습한다. 2. AI 신약개발에 유용한 다양한 파이썬 라이브러리에 대해 학습한다. 분야 AI   단계 심화

참여자수

67

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 홍성은 소속기관 강원대학교 과목명 연합학습 기초 강의시간 6 학습목표 1. Pytorch 언어의 기본 문법을 익혀 기본적인 코딩을 할 수 있다2. 연합 학습의 개념을 이해하고 신약 개발 분야에 도입이 필요한 이유를 파악한다.3. 연합 학습 과정을 코드로 작성할 수 있다.  

참여자수

68

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 1. 강의 소개 -   인체의 질환 -   질환의 발생: 약물 표적 -   질환과 약물 표적 X 2 2. 심혈관계에 작용하는 약물 I -   이뇨제 -   지혈증 약물 -   개발사례 X 3 3. 심혈관계에 작용하는 약물 II -   항고혈약 약물 -   개발사례 X 4 4. 심혈관계에 작용하는 약물 III -   항협심증 약물 -   혈관확장 약물 -   개발사례 X 5 5. 심혈관계에 작용하는 약물 IV -   항응고 약물 -   혈전용해 약물 -   개발사례 X 6 6. 중추신경에 작용하는 약물 I -   진정제 -   수면제 -   개발사례 X   7 7. 중추신경에 작용하는 약물 II -   항우울제 -   개발사례 X 8 8. 통증관리 약물 I -   비아편유사 진통제 -   개발사례 X 9 9. 통증관리 약물 II -   아편유사 진통제 -   개발사례 X 10 10. 항균제 -   항균제 -   개발사례 X 11 11. 항바이러스제 - 항바이러스제 - 개발사례 X

참여자수

69

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 천연물 의약품 개발을 위한 예측기술/DB 및 모델링 접근법 소개 -     천연물 개요 및 의약품 개발사례 -     천연물 의약품 개발 연구에 활용 가능한 예측기술 -     천연물 기반 데이터베이스 -     예측모델 개발을 위한 모델링 접근법   2 천연물 데이터 수집 - 천연물 DB 데이터 수집 -     PubChem DB를 활용한 분자구조 데이터 수집 -     PubChem DB를 활용한 Bioassay 데이터 수집 O 3 예측모델 개발을 위한 구조기반 분자표현자 계산 -     분자표현자 기법 소개 -     RDKit을 활용한 분자표현자 계산 -     Mordred를 활용한 분자표현자 계산 -     PaDELPy를 활용한 분자표현자 계산 -     NC-MFP를 활용한 분자표현자 계산 O 4 예측모델 개발을 위한 데이터 전처리 -     데이터 정규화 및 표준화 -     데이터 불균형 문제를 위한 데이터 샘플링 -     데이터 전처리 및 샘플링 기법 구현 O 5 딥러닝 기반 예측모델 개발 및 활용 -     딥러닝 알고리즘 소개 -     DNN 알고리즘 구현 -     DNN 기반 정량/정성 예측모델 개발 및 성능평가 -     DNN 예측모델 활용 O

참여자수

69

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 구희정 소속기관 스탠다임 과목명 Identifying therapeutic targets using biological graph 강의시간 2 학습목표 1. 질병 타겟의 개념 및 타겟 발굴 방법론 전반에 대해 이해한다.2. 기 구축된 타겟 발굴 방법론의 예를 통해 구체적 접근 방법을 이해한다.    

참여자수

70

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2025-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다.  성명 최윤재 소속기관 한국과학기술원 과목명 인공지능을 활용한 EMR 데이터 분석 강의시간 6시간 학습목표 전자의무기록의 데이터 구조에 대한 이해 전자의무기록 기반 예측 태스크 이해 전자의무기록의 데이터 전처리 과정 이해 전자의무기록 기반 딥러닝 예측 모델 이해    강의선수 과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기계학습 기초 참고자료 해당없음 준비사항 해당없음

참여자수

70