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Learning Period

11-12-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 서광석 소속기관 (주) 엠이티라이프사이언스 강의 명 (주제) 바이오의약품의 이해 학습목표 1. 바이오의약품의 정의와 개요에 대해 이해하고, 화학합성의약품과 대비되는 특징을 확인한다. 2. 세계 의약품시장 현황과 바이오의약품 관련 최신 기술동향을 사례를 통해 알아본다. 3. 바이오의약품 공정연구에 필요한 제반 지식과 공정 개발 시 고려사항을 단계별로 학습한다. 4. 바이오의약품 분석법의 종류와 개발 절차, 규격설정 방법 등을 예시를 통해 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

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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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65

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 최 성 구 소속기관 일동제약 과목명 신약개발과정의 이해 (중개연구와 임상시험) 강의시간 2시간 학습목표 1. 중계연구의 정의와 역사 2. 중계연구의 용어 3. 중계연구의 단계별 이해 4. 중계연구의 성공을 위한 조건   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  - 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 - 온라인 강의

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03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

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

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