Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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생물학 & 생물정보학|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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생물학 & 생물정보학|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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생물학 & 생물정보학|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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화학 & 화학정보학|
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