[2022] 신약개발을 위한 다중모달 표현학습 수료증
모집인원1,000명
수강신청기간1970-01-01 ~ 1970-01-01
학습기간2022-09-01 ~ 2023-04-30
강의소개 및 개요입니다.
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성명 |
이유한 |
소속기관 |
카카오브레인 |
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과목명 |
신약개발을 위한 다중모달 표현학습 |
강의시간 |
2시간 |
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학습목표 |
신약 물질(단백질, 저분자 화합물)의 다양한 데이터 표현 방법에 대해 학습한다. 다중 모달 학습법에 대해서 학습하고, 신약 개발에 활용법에 대해서 학습한다. 실습을 통해 데이터 표현 방법 및 다중 모달 학습 방법을 숙지한다. |
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강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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선수과목 |
Molecular Representation Learning & Property Prediction (ADME/T, etc) |
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참고자료 |
https://arxiv.org/abs/2103.00020 (Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision) |
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준비사항 |
- 코랩 또는 우분투 환경 |
신약개발을 위한 다중모달 표현학습 강의 과정입니다.
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1 |
단백질을 표현하는 다양한 데이터 타입에 대해서 알아보고, 각 타입을 학습하기 위해 사용되는 딥러닝 아키텍쳐에 대해서 배운다. 저분자화합물을 표현하는 다양한 데이터 타입에 대해서 알아보고, 각 타입을 학습하기 위해 사용되는 딥러닝 아키텍쳐에 대해서 배운다. |
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2 |
다중 모달 학습에 대해서 학습하고, 다양한 실례를 기반으로 신약개발에서 다중모달 학습에 대해 배운다. 저분자 화합물 예제를 사용하여 다양한 데이터 타입의 학습 방법 및 다중 모달 학습을 실습한다. |