멀티에이전트 시스템 이해와 제약·바이오 산업 적용 수료증
모집인원9,999명
학습기간2025-11-14 ~ 2029-12-31
강좌 소개
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성명 |
김태형 |
소속기관 |
바이오넥서스 |
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강의 명 (주제) |
멀티에이전트 시스템 이해와 제약·바이오 산업 적용 |
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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. |
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분야 |
V AI |
V Bio |
□ Chem |
□ Drug |
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단계 |
기초 / 심화 |
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과정 소개
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목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습 여부 |
교수자 |
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1 |
생성형 AI가 여는 바이오 연구 패러다임 |
X |
바이오넥서스 강사진 |
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2 |
신약 개발 분야 생성형AI 및 멀티에이전트 적용 시나리오 |
X |
바이오넥서스 강사진 |
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3 |
제약·바이오 산업 분야에 멀티에이전트 적용 사례 소개 |
O |
바이오넥서스 강사진 |
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4 |
범용 AI와 RAG 비교 이론 및 실습 |
O |
바이오넥서스 강사진 |
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선수과목 |
프로그래밍 기초(Python 권장), LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 가이드란 |
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참고자료 |
※ 도서, 웹사이트, 논문 등 |
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준비사항 |
※ 실습자료, Agentic-RAG 시스템, 노트북, 클라우드 서버 |
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분류
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주제바이오분석기술, 시스템 생물학, 약물탐색모델, 약물최적화모델, 신약개발사례, 신약개발프로세스
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분야인공지능 & 프로그래밍, 신약개발 & 제약산업
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실습프로그래밍 (Python)
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활용 단계Target Identification, Drug Discovery
교수자/개설자