자율실험실 운용을 위한 실험 정의 및 ML 활용법 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2026-08-04 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

성명

오태훈

소속기관

울산과학기술원

강의 명

(주제)

자율실험실 운용을 위한 실험 정의 및 ML 활용법

학습목표

자율실험실의 실험 목표 선정 및 명확한 문제 정의 역량 함양

ML 모델 학습을 위한 실험 데이터베이스 구조 설계

목적별 핵심 ML 알고리즘 활용법 습득

능동적 실험 스케쥴링 기법 및 워크플로우 최적화 이해

분야

AI

Bio

Chem

□ Drug

단계

기초

과정 소개

목차

(강의시간)

강의내용

실습여부

교수자

1

- 자율실험실의 패러다임 이해 및 명확한 타겟 목표 선정

- 실험 자동화를 위한 핵심 변수(Input/Output) 추출 및 성공적인 문제 정의 역량 함양

X

오태훈

2

- 실험 데이터 성질 분석, 상관 관계 분석, 노이즈 처리, 데이터 구조화 기술 습득.

- 실험의 재현성을 보장하는 자율실험용 메타데이터 개념 이해

X

오태훈

3

- Active learning 개념 숙지 및 베이지안 알고리즘의 원리 이해

- 실제 BO 코드 활용을 통한 실험 설계 실습

O

오태훈

4

- 자율실험실 활용 플랫폼 예시 소개

- 성공적인 자율실험실 운용을 위한 비용·시간 추산 및 실무 적용

X

오태훈

선수과목

없음, 파이썬 및 선형대수학에 대한 개념 숙지 권장

참고자료

없음

준비사항

실습을 위한 컴퓨터 활용

분류
  • 주제
    바이오프로그래밍, 화학정보프로그래밍, 약물탐색모델, 약물최적화모델, 머신러닝, 파이썬프로그래밍
  • 분야
    인공지능 & 프로그래밍
  • 실습
    프로그래밍 (Python)
  • 활용 단계
    Drug Discovery
교수자/개설자