2 Course(s)
Professor
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동섭 소속기관 KAIST 과목명 신약후보물질 탐색 및 최적화를 위한 딥러닝 모델 강의시간 4 학습목표 단백질-리간드 결합구조 정보를 이용한 binding affinity 예측 및 최적화를 위한 딥러닝 모델에 대해 학습한다.
Students
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약물최적화모델|
인공지능 신약개발을 위한 그래프 기초 강의 과정입니다, 성명 방준일 소속기관 강원대학교 과목명 인공지능 신약개발을 위한 그래프 기초 강의시간 5 학습목표 1. 그래프의 정의와 그래프 신경망을 이해한다. 2. 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 그래프 데이터 표현 방법을 이해한다. 3. 논문 코드 구현을 통해 단백질-약물 상호작용(DTI) 예측 모델을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 파이썬 프로그래밍 기초 - 파이썬 딥러닝 프레임워크 - GPU를 활용한 딥러닝(선택) 참고자료 - (논문) GraphDTA: predicting drug-target binding affinity with graph neural networks 준비사항 - 실습은 Google Colab으로 진행하므로, 교육생별 Google 계정이 필요함
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머신러닝|
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