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4 Course(s)

Professor

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Learning Period

11-29-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

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48

초보자를 위한 AI 신약개발 “Introduction to AI-based drug discovery”
Certificate

인공지능 & 프로그래밍|

초보자를 위한 AI 신약개발 “Introduction to AI-based drug discovery”

Professor

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김우연 소속기관 KAIST 과목명 AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 강의시간 8 학습목표 1.단백질 구조 기반 Protein-Ligand Interaction 에 대한 다양한 AI 예측 모델들을 살펴본다. 2. 예측의 정확도 및 일반화 측면에서 다양한 방법들의 장단점을 이해한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 al Screening (이주용), Deep learning approach (김동섭), Deep learning frameworks (김학수), Deep learning Basic (김학수  참고자료  981 (2019)), GNN-Torg (JCIM, 59, 4131 (2019)), GNN-Jiang(RSCAdv 20, 20701 (2020)), DeepFusion (JCIM, 61, 1583 (2021)), PoseR 준비사항  x

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AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based)
Certificate

화학 & 화학정보학|

AI in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based)
#Virtual Screening
# CNN
# GCN
# Binding Pose Prediction

Professor

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 -  Why CNNs, MLPs, RNNs are insufficient for non-Euclidean data -  Neural network for graphs & sets -  Euclidean transformations, invariance, and equivariance   2 -  Invariant geometric GNNs (SchNet, DimeNet, and SphereNet) -  Simple equivariant geometric GNNs (EGNN and NequIP) O 3 -  Local frame-based geometric GNNs (ClofNet and LEFTNet) -  Frame averaging for geometric GNNs (Frame averaging, FAENet) O 4 -  Steerable features, rreducible representations, Wigner-D matrix, spherical harmonics, Clebsch-Gordan tensor product -  Steerable geometric GNNs (Tensor field network, SE(3)-Transformer)   5 - Steerable geometric GNNs (Equiformer, MACE, eSCN, EquifomerV2) O

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48

Introduction to Geometric Deep Learning
Certificate

인공지능 & 프로그래밍|

Introduction to Geometric Deep Learning
#Geometric
# Graph Neural Network
# 3D

Professor

-

Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 홍승환 소속기관 한국제약바이오협회 과목명 protein data bank 분석 강의시간 3 학습목표 (1) Protein Data Bank로부터 pdb 단백질 3D 구조 파일을 얻고, pdb 파일을 파싱하는 방법에 대해 설명한다. (2) pdb 구조로부터 단백질-리간드 상호작용을 분석한다. (3) 단백질 데이터베이스 Uniprot에서 제공하는 정보에 대해 설명하고, 신약개발에 활용하는 방법을 알아본다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 단백질 구조 결정학, 단백질 구조기반 신약설계 참고자료 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 linux (windows WSL), Python, Anaconda  

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protein data bank 분석
Certificate

화학 & 화학정보학|

protein data bank 분석
#Python
# PDB Format
# PDB
# Uniprot