Deep learning models for drug Response prediction 수료증
모집인원9,999명
학습기간2024-09-12 ~ 2029-12-31
강좌 소개
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성명 |
김선, 이선호 |
소속기관 |
서울대학교, 아이겐드럭 |
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강의 명 (주제) |
Deep learning models for drug response prediction |
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학습목표 |
약물 반응성 예측의 주요 원리와 연구 동향을 파악하고, 인공지능 약물 반응성 예측을 위한 딥러닝 방법론 및 주요 데이터베이스를 포괄적으로 학습하여 이를 실제 연구에 적용할 수 있는 기본 능력을 배양한다. |
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분야 |
AI |
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단계 |
심화 |
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과정 소개
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목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습여부 |
교수자 |
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1 |
[약물 반응성 예측 딥러닝 모델 연구 동향] - 약물 반응성 예측 문제 정의 약물 반응성 데이터베이스 소개 약물 반응성 예측 모델 연구 동향 |
X |
이선호 |
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2 |
[최신 약물 반응성 예측 딥러닝 모델] - 약물 반응성 예측을 위한 인공지능 기술 개요 약물 표적 단백질 정보 기반 모델링 생물학적 패스웨이 기반 모델링 유전자 간 상호작용 모델링을 통한 약물 반응 예측 약물 반응성 예측 모델의 응용 |
X |
김선 |
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선수과목 |
인공지능을 활용한 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴 |
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참고자료 |
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준비사항 |
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