Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이세한 소속기관 Hits 과목명 Molecular Representation Learning & Property Prediction 강의시간 5 학습목표 1. 분자 표현을 이해하고 인공지능 학습에 활용 할 수 있다.2. SMILES, fingerprint, pharmacophore, embedding 등의 분자 구조 표현 방법을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 준비사항 노트북 사용, discovery studio visualizer & PaDEL 설치
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11
화학정보프로그래밍|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
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
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6
화학정보프로그래밍|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의 과정입니다. 성명 이세한 소속기관 ㈜히츠 과목명 구조 기반 가상 탐색을 활용한 유효물질발굴과 인공지능을 활용한 유효물질 최적화 강의시간 3시간 학습목표 1) 신약 개발 초기 단계에서의 유효물질 발굴을 위한 가상 탐색과2) 발굴한 유효물질의 최적화하기 위한 Hit-to-Lead 기초 이론을 학습한다.
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약물최적화모델|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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임상데이터|