 
		AI in Predicting Drug-protein Interaction(sequence-based) 수료증
- 모집인원999명 
- 학습기간2024-03-01 ~ 2025-12-31 
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. | ||
강의 선수과목 및 준비사항입니다.
| 선수과목 | Deep Learning Advanced (inductive bias, self-supervised learning, semi-supervised learning, Attention, Transformer | 
| 참고자료 | doi: 10.1093/bib/bbz157 | 
| 준비사항 | Colab 접속 가능 환경 | 
AI in Predicting Drug-protein Interaction (sequence-based) 강의 과정입니다.
| 1 | [화합물-단백질 상호작용 기본 개념] 화합물-단백질 상호작용 예측에 대한기본 개념을 배우고 화합물, 단백질의 기본 표현자들에 대하여 학습한다. -화합물-단백질 상호작용 기본 개념 | 
| 2 | [화합물-단백질상호작용 예측 모델들] 화합물-단백질 상호작용 예측 모델들에 대한 구체적인 예시를 다룬다 -화합물-단백질 상호작용 예측 모델 관련 데이터베이스 |