바이오제조와 AI 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2025-12-08 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

성명

김 현 욱

소속기관

한국과학기술원(KAIST)

강의 명

(주제)

바이오제조와 AI

 

학습목표

바이오제조의 개념과 대사공학·합성생물학의 발전을 이해하고, 생물 기반 화학물질 및 연료 생산 기술의 원리를 학습.

미생물 대사공학의 10가지 전략과 발효공정의 7가지 핵심 요인을 통해 생산 효율과 공정 최적화의 원리를 이해.

AI와 데이터 마이닝 기술이 바이오파운드리 및 실험 자동화에 기여하는 역할을 파악.

분야

□ AI

□ Bio

□ Chem

□ Drug

단계

기초

과정 소개

목차

(강의시간)

강의내용

실습

여부

교수자

1

바이오제조와 AI의 개념과 발전 양상을 소개함. 바이오제조에서는 미생 물 대사공학·합성생물학 기반 화학물질, 연료, 바이오소재 등을 생산하는 기술임을 설명. 이 맥락에서 AI의 역할을 소개함.

X

본인

2

미생물 대사공학의 목표는 대사 네트워크와 공정 전반을 통합적으로 분 석·최적화하여 고수율·고생산성 균주를 개발하는 것임. 이에 미생물 대사 공학의 전 과정을 아우르는 10가지 전략을 소개함.

X

본인

3

미생물 발효공정의 경쟁력을 결정하는 7가지 주요 요인(생산성 지표, 탄 소원, 배지, 발효 방식, 기질 공급, 스케일업, 하류공정)을 다루고자 함. 각각의 요인이 생산 효율과 비용에 미치는 영향을 설명함.

X

본인

4

바이오 실험의 체계적인 자동화를 궁극적인 목표로 하는 바이오파운드 리의 개념과 발전현황에 대해서 설명하고자 함.

X

본인

5

바이오제조의 효율화를 위해서 필요한 데이터수집 및 데이터 마이닝 분 석에 대해서 설명.

O

본인

선수과목

생화학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식

참고자료

해당 논문은 수업자료를 통해서 공유될 예정임

준비사항

노트북 등 컴퓨터

분류
  • 주제
    바이오데이터수집, 바이오분석기술, 생물학, 시스템 생물학, 머신러닝
  • 분야
    인공지능 & 프로그래밍, 생물학 & 생물정보학
  • 실습
    프로그래밍 (Python)
  • 활용 단계
    허가 및 시판 후
교수자/개설자