교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이세한 소속기관 Hits 과목명 Molecular Representation Learning & Property Prediction 강의시간 5 학습목표 1. 분자 표현을 이해하고 인공지능 학습에 활용 할 수 있다.2. SMILES, fingerprint, pharmacophore, embedding 등의 분자 구조 표현 방법을 학습한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  - 참고자료  - 준비사항 노트북 사용, discovery studio visualizer & PaDEL 설치 

참여자수

10

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 천연물 의약품 개발을 위한 예측기술/DB 및 모델링 접근법 소개 -     천연물 개요 및 의약품 개발사례 -     천연물 의약품 개발 연구에 활용 가능한 예측기술 -     천연물 기반 데이터베이스 -     예측모델 개발을 위한 모델링 접근법   2 천연물 데이터 수집 - 천연물 DB 데이터 수집 -     PubChem DB를 활용한 분자구조 데이터 수집 -     PubChem DB를 활용한 Bioassay 데이터 수집 O 3 예측모델 개발을 위한 구조기반 분자표현자 계산 -     분자표현자 기법 소개 -     RDKit을 활용한 분자표현자 계산 -     Mordred를 활용한 분자표현자 계산 -     PaDELPy를 활용한 분자표현자 계산 -     NC-MFP를 활용한 분자표현자 계산 O 4 예측모델 개발을 위한 데이터 전처리 -     데이터 정규화 및 표준화 -     데이터 불균형 문제를 위한 데이터 샘플링 -     데이터 전처리 및 샘플링 기법 구현 O 5 딥러닝 기반 예측모델 개발 및 활용 -     딥러닝 알고리즘 소개 -     DNN 알고리즘 구현 -     DNN 기반 정량/정성 예측모델 개발 및 성능평가 -     DNN 예측모델 활용 O

참여자수

6