[2023] Molecular design with deep generative models 수료증

  • 모집인원1,000명

  • 학습기간2023-05-01 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

임재창

소속기관

HITS

과목명

Molecule design with deep generative models

강의시간

4

학습목표

1. 다양한 딥러닝 기반 분자 생성모델을 리뷰한다.
2. 신약개발에 있어 딥러닝 기반 분자 생성모델의 응용연구에 대해서 이해한다.

 

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

 딥러닝 기초과목

참고자료

 -

준비사항

 -



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과정 소개

Molecule design with deep generative models 강의 과정입니다.

1

SMILES기반 생성모델을 이용한 분자 디자인 이해하기

-Language model을 이용한 분자 생성
-Variational autoencoder를 이용한 분자 생성

2

분자 그래프 기반 생성모델을 이용한 분자 디자인 이해하기

-분자 그래프 생성 모델 1
-분자 그래프 생성 모델 2

3

분자 그래프 기반 생성모델을 이용한 분자 디자인 이해하기

-분자 조각 기반 생성모델
-화학반응 기반 생성모델

4

딥러닝 기반 조건부 생성, 강화학습, 전 이학습을 이용한 원하는 분자 디자인

-조건부 생성을 이용한 분자 디자인

-전이학습을 이용한 분자 디자인

-강화학습을 이용한 분자디자인

분류
  • 주제
    약물탐색모델
  • 분야
    화학 & 화학정보학
  • 실습
    프로그래밍 (Python)
  • 활용 단계
    Drug Discovery
교수자/개설자