AI 제조･품질 통합 교육과정 수료증
모집인원9,999명
학습기간2025-12-08 ~ 2029-12-31
강좌 소개
테스트 중입니다.
AI 제조･품질 통합 교육과정
| 강의 주제 | 강의 명 | 이론/실습 | 교수 | |
| 바이오파운드리를 이용한 천연/비천연 신약 후보 물질 스크리닝 및 생산 | 바이오파운드리의 원리 | 1주 | 이론 | 이남일 (KAIST) |
| 바이오파운드리의 활용 | 2주 | |||
| 바이오파운드리를 이용한 천연/비천연 신약 후보 물질 스크리닝 및 생산 | 3주 | |||
| 인과지식 조립, 예측 모델 생성 AI | 제조 예측 AI의 한계와 극복 방안 | 1주 | 이론 | 이창선 (인하대학교) |
| 제조 예측 AI의 모델 개발 프로토콜 | 2주 | |||
| 제조 예측 AI의 모델 활용 프로토콜 | 3주 | |||
| AI등 첨단혁신기술 활용에 대한 규제동향 | 혁신 기술 활용에 대한 식·의약 규제 현황 | 1주 | 이론 | 서경원 (서울대학교) |
| 의약품 개발의 새로운 패러다임: 인공지능(AI)활용 공식 안내서 | 2주 | |||
| 3주 | ||||
| 인공지능(AI) 활용 의약품 개발: 규제 동향과 적용 사례 | 4주 | |||
| 인공지능 기반의 제조품질관리 방법 | 제조품질 개념 | 1주 | 이론 | 이동희 (성균관대학교) |
| 제조 품질 개선을 위한 기존 접근법 | 2주 | |||
| 제조 품질 개선을 위한 AI 기반 접근법 | 3주 | |||
| 바이오제조와 AI | 미생물 기반 바이오제조 | 1주 | 이론/실습 | 김현욱 (KAIST) |
| 미생물 대사공학 전략 | 2주 | |||
| 미생물 발효공정 전략 | 3주 | |||
| 바이오 파운드리 | 4주 | |||
| 데이터 수집, 전처리 및 분석 | 5주 | |||
| 의약바이오 제제개발을 위한 AI기반 품질 최적화 및 모델링 활용 | 의약바이오 제제개발을 위한 AI기반 품질 최적화 및 모델링 활용 (1) | 1주 | 이론 | 정성훈 (연세대학교) |
| 의약바이오 제제개발을 위한 AI기반 품질 최적화 및 모델링 활용 (2) | 2주 |
과정 소개
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