 
		단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술 수료증
- 모집인원9,999명 
- 학습기간2024-09-01 ~ 2029-12-31 
| 성명 | 김동섭 | 소속기관 | 한국과학기술원 | 
| 강의 명 (주제) | 단백질 구조 예측 및 단백질 설계를 위한 최신 딥러닝 기술 | ||
| 학습목표 | - 단백질 구조 예측의 원리의 이해 - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측법 이해 및 실습 - Alphafold를 이용한 단백질 구조 예측 모델 이해 및 실습 - 단백질 설계의 필요성 및 원리 이해 RFDiffusion을 사용한 단백질 설계의 이해 및 실습 | ||
| 분야 | AI, Bio | ||
| 단계 | 심화 | ||
| 목차 | 강의내용 | 실습여부 | ||
| 1 | 단백질 구조 예측의 원리 - 단백질 구조 예측의 원리 및 여러 방법 - 단백질의 구조 예측을 위한 단백질 서열 분석법 | X | ||
| 2 | Template-based modeling - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측의 절차와 모델 평가법 - template-based 모델링을 통한 단백질 구조 예측법 실습 | O | ||
| 3 | Alphafold를 이용한 단백질 구조 예측 - alphafold-2에 사용된 deep learning model - alphafold-3에 사용된 deep learning model - alphafold-2, alphafold-3 실습 | O | ||
| 4 | 단백질 설계 개론 단백질 설계의 정의및 및 필요성 단백질 설계의 기본 원리 단백질 설계의 여러 방법 | X | ||
| 5 | 단백질 구조 설계를 위한 Diffusion model diffusion model 원리 단백질 구조 설계를 위한 diffusion model | X | ||
| 6 | RFDiffusion RFDiffusion 모델의 이해 RFDiffusion 등을 이용한 단백질 설계 실습 | O | ||
| 선수과목 | 없음 | |||
| 참고자료 | 없음 | |||
| 준비사항 | 인터넷이 연결된 컴퓨터 | |||