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교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김학수 소속기관 건국대학교 과목명 파이썬 프로그래밍 기초 강의시간 10 학습목표 파이썬 언어의 문법을 익히고 실습을 통해 기본기를 다짐으로써 파이썬 기반 데이터 분석이나 기계학습에 필요한 기본 능력을 배양한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 준비사항 개인 노트북을 준비하고, 첫 시간에 설명하는 프로그램을 설치해야 함.또한 구글 colab에 접근할 수 있도록 구글 드라이브에 가입해야 함.
참여자수
156
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인공지능 & 프로그래밍|
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교수자/개설자
-
학습기간
2024-11-07 ~ 2029-12-31
강좌소개
성명 조혜영 소속기관 차의과학대학교 약학대학 강의 명 (주제) 임상약물동력학 (Clinical Pharmacokinetics/Pharmacodynamics) 학습목표 신약개발을 위한 임상시험이나 환자를 치료하는 임상 현장에서 안전하고 효과적인 의약품의 투여 용량과 용법을 결정하는 약동학 및 약력학 지식과 기법을 학습한다. 분야 □ AI □ Bio □ Chem ■ Drug 단계 기초
참여자수
7
신약개발 & 제약산업|
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교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 최윤재 소속기관 한국과학기술원 과목명 인공지능을 활용한 EMR 데이터 분석 강의시간 6시간 학습목표 전자의무기록의 데이터 구조에 대한 이해 전자의무기록 기반 예측 태스크 이해 전자의무기록의 데이터 전처리 과정 이해 전자의무기록 기반 딥러닝 예측 모델 이해 강의선수 과목 및 준비사항입니다. 선수과목 기계학습 기초 참고자료 해당없음 준비사항 해당없음
참여자수
26
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임상개발 & 임상데이터|
 인공지능을 활용한 역합성 경로 예측.png)
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이일구 소속기관 팜캐드 과목명 인공지능을 위한 확률통계 강의시간 5시간 학습목표 인공지능을 위한 기초수학인 기초 확률통계를 학습한다. 기초 확률통계에서는 확률변수와 확률분포가 무엇인지 아는 것 부터 머신러닝에서 많이 쓰이는 Cross entropy, KL divergence까지 학습한다. 그리고 실제 코딩을 통해 이론에서 실습까지 진행한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다.
참여자수
37
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인공지능 & 프로그래밍|
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교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 권진선 소속기관 (주)애임스바이오사이언스 과목명 인공지능 빅데이터 활용 신약개발 연구동향 및 연구사례 강의시간 2시간 학습목표 AI활용 신약 개발 산업 동향 및 연구 동향 파악AI 활용 신약 개발 연구 방향 제언
참여자수
53
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인공지능 & 프로그래밍|
신약개발 & 제약산업|
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교수자/개설자
-
학습기간
2024-04-15 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요 입니다. 성명 김학수 소속기관 건국대학교 과목명 자연어처리 강의시간 6시간 학습목표 1. 자연어처리에 대한 기본 개념을 이해한다. 2. 자연어처리 문제를 기계학습을 통해 해결하는 방법을 이해하고 구현한다. 3. 대용량 언어모델을 이해하고 자연어처리 문제에 적용하는 방법을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 파이썬 프로그래밍, 기계학습 참고자료 준비사항 인터넷 연결 가능한 PC(또는 노트북) 구글 코랩 연결을 위한 구글 드라이브 개인 아이디
참여자수
87
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인공지능 & 프로그래밍|
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교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 이상완 소속기관 KAIST 과목명 인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 강의시간 6시간 학습목표 본 강의에서는 생물학적 시스템과 같은 복잡한 환경과의 상호작용을 통해 개발자가 설정한 조건을 만족시키는 최적의 시퀀스나 환경 제어 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 이론과 기초 알고리즘을 다룬다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 기초 참고자료 Sutton and Barto, Reinforcement learning: an introduction 준비사항 강의자료
참여자수
30
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인공지능 & 프로그래밍|
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교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 정세희 소속기관 CAS 과목명 인공지능 및 빅데이터를 활용한 신규 화합물 발굴 강의시간 1시간 학습목표 Explore overall workflow of syntheses of novel compounds using CAS SciFinder Discovery Platform 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 참고자료 https://www.cas.org/solutions/cas-scifinder-discovery-platform 준비사항
참여자수
26
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화학 & 화학정보학|
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교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김동휘 소속기관 MERCK 과목명 유기 역합성 (Retrosynthesis) SW를 이용한 효율적인 합성 경로 파악 강의시간 1 학습목표 1. Computer Assisted Synthesis Design(CASD)의 역사와 주요 연구 사례2. CASD를 활용한 적용 사례를 학습하고, 이를 통해 효율적인 합성 경로를 파악한다
참여자수
20
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화학 & 화학정보학|
교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의시간 강의내용 실습여부 1 신약개발을 위한 RWD의 주요 활용 사례를 항암제, 백신 등 주요사례별로 알아보고 연구설계, 분석결과 등을 학습한다. 2 RWD의 활용을 위한 건강보험청구자료, 병원자료, 레지스트리 등 국내 분석 가능한 데이터베이스의 종류와 특징을 설명할 수 있다. 3 유효성 확증을 위한 주요사례로 레지스트리를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습 4 유효성 확증을 위한 주요사례로 병원데이터를 외부대조군으로 활용한 적응증 추가 등 주요 사례의 설계 및 실습을 수행한다. 실습
참여자수
36
 외부대조군을 활용한 RWD 유효성 평가.png)
임상개발 & 임상데이터|
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교수자/개설자
-
학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김완규 소속기관 이화여자대학교 과목명 약물-전사체 기반 약물 기전해석 및 신약재창출 강의시간 3 학습목표 1. 약물-전사체 기반 약물 기전 해석의 기본 원리를 이해한다.2. 약물-전사체 기반 신약재창출 기법을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 차세대 시퀀싱(NGS) 및 오믹스(전사체) 생명정보 분석 기초 (NGS 데이터 및 Pathway 분석, 클러스터링 기초 지식 등) 참고자료 강의 자료 참조 준비사항 노트북 지참 (권장 사항)
참여자수
36
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생물학 & 생물정보학|
 약물 유전체 연구를 위한 유전변이 분석 기초 및 실습.png)
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