Deep Learning Based Molecular Generation 수료증

  • 모집인원999명

  • 수강신청기간2024-03-01 ~ 2024-12-31

  • 학습기간2024-03-01 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

이일구

소속기관

팜캐드

과목명

Deep Learning based Molecular Generation

강의시간

4

학습목표

1. De novo molecular generation 모델의 핵심 방법을 학습한다.
2. pytorch 를 이용하여 RNN, ChemicalVAE 모델을 직접 구현한다.

 

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

- 딥러닝 기초 (CNN, RNN, 뉴럴넷 학습 이론)
- Pytorch 기초

참고자료

 - Generating Focused Molecule Libraries for Drug Discovery with Recurrent Neural Networks
- Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules

준비사항

 - 노트북 사용
- python3 및 pytorch 사용
- jupyter notebook 사용
과정 소개

Deep Learning based Molecular Generation 강의 과정입니다.

1

딥러닝을 이용한 분자 생성모델에 관한 리뷰
RNN을 이용한 분자 생성 모델 설명

-Molecular representation
-De novo generation model 간단 리뷰
-RNN을 이용한 분자 생성 모델
2

VAE 설명 / ChemicalVAE를 이용한 분자 생성 모델 설명

-VAE모델 이론
-ChemicalVAE를 이용한 분자 생성 모델
3

pytorch를 이용하여 RNN모델을 직접 구현

-RNN모델 구현
4

pytorch를 이용하여 ChemicalVAE모델을 직접 구현

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