Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남호정 소속기관 GIST 과목명 Lecture : AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) 강의시간 2 학습목표 1. 단백질 서열을 사용하여 화합물-단백질 상호작용을 예측하는 다양한 방법론을 학습한다.2. 기계학습, 딥러닝 기반 화합물-단백질 상호작용 예측 모델들에 대해 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Deep Learning Advanced (inductive bias, self-supervised learning, semi-supervised learning, Attention, Transformeretc.)Graph Deep Learning(GCN, GAT, GIN, GGNN, MPNN, etc.) 참고자료 doi: 10.1093/bib/bbz157doi: 10.1093/bib/bbab046 준비사항 Colab 접속 가능 환경
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약물탐색모델|
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 류성옥 소속기관 Galux 과목명 Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction 강의시간 7 학습목표 1. Python 언어의 기본 문법을 익혀 기본적인 코딩을 할 수 있다2. Python 프로그래밍에서 필요한 기초적인 변수, 연산, 문자열, 조건문, 반복문, 함수 등을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 참고자료 * GNN github repository, https://github.com/SeongokRyu/Graph-neural-networks* Bayesian learning github repository, https://github.com/SeongokRyu/Bayesian-deep-learning* Reliable GNN github repository, https://github.com/AITRICS/mol_reliable_gnn 준비사항 PyTorch 를 설치 및 활용가능한 노트북, 혹은 Google Colab 활용Dataset은 MoleculeNet 및 Therapeutic Data Commons 의 open benchmark를 활용예정
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약물최적화모델|
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
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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약물최적화모델|
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