[종료] 신약 인공지능 융합 고급인재 양성을 위한 교육과정 Certificate

  • Recruiting People999 people

  • Enrollment Period11-01-2023 ~ 12-31-2023

  • Learning period11-01-2023 ~ 12-31-2023

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Class Introduction

본 교육은 2023년 인공지능(AI) 활용 신약개발 교육 및 홍보사업의 파일럿 프로그램으로 생성 된 과정으로,

24년부로는 더 이상 개설되지 않습니다.

 

*해당 교육과정은 '인공지능 대학원' 신약 융합인재 양성을 목표로, 부산대학교 AI대학원(AI융합혁신인재양성 사업단) 및 부산대학교 의료인공지능인재양성 사업단과 공동으로 개발하였습니다.

 

1. 교육대상

  • '인공지능 및 의료 인공지능 석박사 대학원' 과정 학생 혹은 위와 동등한 수준의 AI 역량을 갖춘 수강생
  • 신약개발 분야 관련 도메인 지식이 필요한 수강생

 

2. 강의 차수 

  • 총 44차수 (15주 교육과정) 

 

3. 교육과정 구성

주차  제목  강사   차수
1주차  인공지능 / 빅데이터 활용 신약개발 연구동향 및 연구사례 에임스바이오사이언스 권진선 연구소장    2
 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴 CAS 정세희 스페셜리스트    1

2주차

3주차

4주차

 신약개발에 필요한 머신러닝 이해   강원대학교 김화종 교수    9

5주차

6주차

 인공지능 신약개발을 위한 그래프 기초

 강원대학교 방준일 박사    5

7주차

8주차 

 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초

 KAIST 이상완 교수    6

9주차 

 AI In Predicting Drug-Protein Interaction(Seqeuence-Based)  GIST 남호정 교수    2 

10주차

11주차

12주차

AI In Predicting Drug-Protein Interaction(Structure-Based)

 KAIST 김우연 교수

   8

13주차

 Deep Learning Based Molecular Generation

  PharmCADD 이일구 박사

   4

14주차 

딥러닝을 이용한 단백질 도킹

 신약개발을 위한 다중모달 표현학습

  카카오브레인 이유한 박사

   1 

   2

15주차 

 신약후보물질 탐색 및 최적화를 위한 딥러닝 모델

   KAIST 김동섭 교수    4 
Course Introduction

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Classification
  • Subject
    Machine Learning
  • Class Area
    AI & Programming, Drug Development & Pharmaceutical Industry
  • Practice
    Nothing
  • Utilize
    Drug Discovery
Professor