멀티에이전트 시스템 이해와 제약·바이오 산업 적용 Certificate
Recruiting People9,999 people
Learning period11-14-2025 ~ 12-31-2029
Class Introduction
|
성명 |
김태형 |
소속기관 |
바이오넥서스 |
|||
|
강의 명 (주제) |
멀티에이전트 시스템 이해와 제약·바이오 산업 적용 |
|||||
|
학습목표 |
멀티에이전트 시스템의 개념, 구조, 그리고 의사결정·협업 메커니즘을 이해한다. 제약·바이오 산업의 신약개발 전주기에서 MAS가 수행할 수 있는 역할과 적용 사례를 분석한다. 실제 산업 환경에서 멀티에이전트 기반 워크플로를 설계·구성하여 생산성 및 연구 효율을 향상시키는 방법을 익힌다. |
|||||
|
분야 |
V AI |
V Bio |
□ Chem |
□ Drug |
||
|
단계 |
기초 / 심화 |
|||||
Course Introduction
|
목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습 여부 |
교수자 |
|
1 |
생성형 AI가 여는 바이오 연구 패러다임 |
X |
바이오넥서스 강사진 |
|
2 |
신약 개발 분야 생성형AI 및 멀티에이전트 적용 시나리오 |
X |
바이오넥서스 강사진 |
|
3 |
제약·바이오 산업 분야에 멀티에이전트 적용 사례 소개 |
O |
바이오넥서스 강사진 |
|
4 |
범용 AI와 RAG 비교 이론 및 실습 |
O |
바이오넥서스 강사진 |
|
선수과목 |
프로그래밍 기초(Python 권장), LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 가이드란 |
||
|
참고자료 |
※ 도서, 웹사이트, 논문 등 |
||
|
준비사항 |
※ 실습자료, Agentic-RAG 시스템, 노트북, 클라우드 서버 |
||
Classification
-
SubjectBiodata Analysis, System Biology, Vitrual Screeening, Optimization, Case Study , Drug Discovery Process
-
Class AreaAI & Programming, Drug Development & Pharmaceutical Industry
-
PracticeProgramming (Python)
-
UtilizeTarget Identification, Drug Discovery
Professor