[2023] 단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측 수료증
모집인원9,999명
학습기간2023-04-30 ~ 2024-12-31
강좌 소개
강의 소개 및 개요입니다.
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성명 |
김재훈 |
소속기관 |
카카오브레인 |
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과목명 |
단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측 |
강의시간 |
2시간 |
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학습목표 |
Pre-training 개념을 이해한다. 단백질 서열 데이터를 전처리하여 딥러닝 언어 모델에 학습시킬 수 있다. 학습된 결과를 예측모델에 적용할 수 있다. |
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강의 선수과목 및 준비사항입니다.
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선수과목 |
Python |
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참고자료 |
논문: Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences |
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준비사항 |
Jupyter notebook 환경 |
강의영상 미리보기
과정 소개
단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측 강의 과정입니다.
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1 |
일반적 언어 모델에서 Pre-training의 의미 단백질 언어 모델 내의 embedding이 가지는 의미: co-evolution Contact prediction task에 적용하기 |
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2 |
Huggingface API 이용 단백질 언어 모델 생성 Masked 언어 모델 학습 코드 작성 Contact prediction task에 적용 코드 작성 |