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Learning Period

12-08-2025 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

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4

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Learning Period

11-28-2025 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

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2

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Learning Period

11-27-2025 ~ 12-31-2029

Course Introduction

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

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10

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 다양한 공공기관이 제공하는 개방된 데이터를 활용하기 위하여 공공기관에서 제공되는 Open API를 이용해 데이터를 검색, 수집할 수 있도록 Open API의 사용 방법과 데이터 형식과 Open API의 개념과 중요성을 설명합니다. ● 2 공공기관에서 제공하는 데이터에 접근하기 위한 Open API를 이용하여 Python의 requests 라이브러리를 사용하여 HTTP 요청을 보내는 방법과 응답을 처리하는 방법으로 공공데이터 Open API에 접속하고 데이터를 검색하는 방법을 실습합니다. ● 3 JAVA를 이용하여 공공데이터 Open API를 활용하는 데 필요한 개발 환경 설정을 위하여 JDK 설치, 개발 도구(예: Eclipse, Visual Studio Code 등) 설치 등이 포함되며, JAVA에서 공공데이터 Open API와 통신하여 데이터를 요청하고 응답을 처리하는 방법을 기반으로 Open API를 통해 얻은 데이터를 JAVA에서 수집하고 저장하는 방법을 실습합니다. ● -    

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82

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

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

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

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    

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