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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 황상연 소속기관 HITS 과목명 Al 기반 protein-ligand interaction 예측 연구의 최신동향 강의시간 4 학습목표 Al 기반 protein-ligand interaction 예측 연구의 최신 동향 (2022) Protein-ligand interaction (PL) 예측을 위한 딥러닝 모델 연구의 최신 동향을 알아본다. 강의는 논문 리뷰로 진행되며, 2020년도 이후의 주목할 만한 PL 예측 모델 연구들을 살피고 관련하여 결합구조 예측 모델의 일부 또한 살핀다.     강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  (권장) Al in Predicting Drug-Protein Interaction (sequence-based) (권장) Al in Predicting Protein-Ligand Interaction (structure-based) 참고자료 리뷰 대상 논문들 준비사항 없음

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03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 황 대 희 소속기관 서울대학교 과목명 시스템생물학 강의시간 8 Lecture (4 과정) 학습목표 본 강좌에서는 시스템생물학 교과목으로서 생체 시스템을 이해하기 위한 오믹스 분석 기술, 질병 관련 유전자/단백질 선별을 위한 오믹스 데이터 분석법, 바이오마커(e.g., 진단마커, 약물타겟) 선정과 메커니즘 예측에 필요한 네트워크 분석 방법론을 학습한다.  

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03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의소개 및 개요입니다. 성명 홍성은(Pytorch, sungkenh@gmail.com) 방준일(Tensorflow, tkfka965@gmail.com ) 소속기관 AI신약융합연구원 과목명 신약 개발을 위한 딥러닝 프레임워크 기초 강의시간 10 학습목표 최근 연구 논문에서 가장 활용도가 높은 Tensorflow, Pytoch 딥러닝 프레임워크를 소개하고, github 활용 방법 및 직접 모델이나 데이터를 수정할 수 있도록 딥러닝 프로그래밍 능력을 기른다.                             강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Python 기초, 딥러닝 기초 참고자료 (도서) 1. 머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로 2. 파이썬 딥러닝 파이토치(Python Deep Learning PyTorch) (논문) 1. DeepDTA: deep drug–target binding affinity prediction 준비사항 - 아나콘다 설치가 가능한 PC, 노트북, 서버 등(OS, Window, Mac, Linux)

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