Professor
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Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이유한 소속기관 카카오브레인 과목명 그래프 트랜스포머를 활용한 분자물성 예측 강의시간 1시간 학습목표 Attention 알고리즘을 이해한다. 그래프 데이터에 attention이 어떻게 쓰이는지 이해하고, 실습으로 이해도를 높인다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Attention for Deep Learning 참고자료 A Generalization of Transformer Networks to Graphs (https://arxiv.org/abs/2012.09699?amp=1) 준비사항 우분투 환경
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50
약물최적화모델|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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 -
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19
바이오분석기술|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김현욱 소속기관 한국과학기술원(KAIST) 과목명 바이오 데이터베이스의 활용 강의시간 1시간 학습목표 바이오 네트워크 및 대사모델 구축을 위한 생물정보학 관련 데이터베이스에대한 소개 깅의 선수과목 및 준비사항 입니다. 선수과목 생화학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식 참고자료 준비사항 노트북 등 컴퓨터
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60
바이오데이터수집|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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
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파이썬프로그래밍|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의소개 및 개요입니다. 성명 최정모 소속기관 부산대학교 화학과 과목명 단백질-리간드 상호작용 계산을 위한 분자동역학 시뮬레이션 방법 강의시간 4시간 학습목표 분자동역학(molecular dynamics; MD) 시뮬레이션 방법의 기초를 익히고, 신약 개발에 널리사용되는 단백질-리간드 상호작용 계산에 응용한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기초화학 참고자료 Smit and Frankel, Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications 준비사항 해당없음
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69
DTI|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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.
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유전체학|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남진우 소속기관 한양대학교 과목명 서열분석(DNA,RNA,Protein) 강의시간 4 학습목표 1. DNA, RNA, Protein 서열의 기본적인 정보처리, K-mer 분석, 통계분석에 대해 이해한다.2. DNA, RNA, Protein의 서열의 유사도를 측정하는 기본적일 알고리즘을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생물학 참고자료 - 준비사항 노트북 웹브라우저
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유전체학|
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박나현
Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 황 대 희 소속기관 서울대학교 과목명 시스템생물학 강의시간 8 Lecture (4 과정) 학습목표 본 강좌에서는 시스템생물학 교과목으로서 생체 시스템을 이해하기 위한 오믹스 분석 기술, 질병 관련 유전자/단백질 선별을 위한 오믹스 데이터 분석법, 바이오마커(e.g., 진단마커, 약물타겟) 선정과 메커니즘 예측에 필요한 네트워크 분석 방법론을 학습한다.
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시스템 생물학|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 최 성 구 소속기관 일동제약 과목명 신약개발과정의 이해 (중개연구와 임상시험) 강의시간 2시간 학습목표 1. 중계연구의 정의와 역사 2. 중계연구의 용어 3. 중계연구의 단계별 이해 4. 중계연구의 성공을 위한 조건 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 - 온라인 강의
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신약개발프로세스|
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Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
성명 김화종 소속기관 강원대학교 과목명 신약개발에 필요한 머신러닝 이해 강의시간 9 모듈 학습목표 신약개발에 필요한 화합물 데이터를 다루는 방법을 배우고 화합물의 속성을 수치 테이블로 표현하는 방법, Fingerprint, 그래프 등으로 표현하는 분자 표현형을 설명한다. 머신러닝 모델을 구현하는 방법과 랜덤포레스트, MLP, CNN, Graph CNN 등을 배우고 VAE와 GAN 등 생성 모델을 이용한 분자 생성 방법을 배운다.
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169
머신러닝|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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합성|
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Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 홍동완 소속기관 가톨릭대학교 의과대학 과목명 알파폴드를 이용한 단백질 구조 예측 및 평가 강의시간 2시간 학습목표 인공지능 기반 단배길 구조 예측 도구인 알파폴드를 이용하여 주어진 아미노산 서열에 대해 단백질 구조를 예측하는 실습을 진행하고. 예측된 단백질 구조를 이해하고 이들 결과를 평가할 수있는 능력을 키운다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 단백질 데이터 베이스, 단백질 생물정보학 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터
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단백질구조|
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Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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
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합성|
Professor
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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
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약물탐색모델|
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Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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
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강화학습|
Professor
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Learning Period
04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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.
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신약개발프로세스|
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04-30-2023 ~ 04-30-2024
Course Introduction
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
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46
임상데이터|