[산학협력] 신약 인공지능 융합 고급인재 양성을 위한 교육과정 수료증
모집인원999명
수강신청기간2023-11-01 ~ 2024-12-31
학습기간2023-11-01 ~ 2024-12-31
강좌 소개
*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 | |
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2주차 3주차 4주차 |
신약개발에 필요한 머신러닝 이해 | 강원대학교 김화종 교수 | 9 |
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5주차 6주차 |
인공지능 신약개발을 위한 그래프 기초 |
강원대학교 방준일 박사 | 5 |
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7주차 8주차 |
인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 |
KAIST 이상완 교수 | 6 |
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9주차 |
AI In Predicting Drug-Protein Interaction(Seqeuence-Based) | GIST 남호정 교수 | 2 |
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10주차 11주차 12주차 |
AI In Predicting Drug-Protein Interaction(Structure-Based) |
KAIST 김우연 교수 |
8 |
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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 |
과정 소개
