Molecular Representation Learning & Property Prediction 수료증

  • 모집인원999명

  • 학습기간2024-03-01 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

이세한

소속기관

 Hits

과목명

Molecular Representation Learning & Property Prediction

강의시간

5

학습목표

1. 분자 표현을 이해하고 인공지능 학습에 활용 할 수 있다.
2. SMILES, fingerprint, pharmacophore, embedding 등의 분자 구조 표현 방법을 학습한다.

 

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

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참고자료

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준비사항

노트북 사용, discovery studio visualizer & PaDEL 설치 
과정 소개

Molecular Representation Learning & Property Prediction 강의 과정입니다.

1

Molecular Representation Learning & Property Prediction

-분자 표현 개념 소개
-Molecular Viewer 소개
-화합물 & 단백질 구조 살펴 보기
2

다양한 형태의 분자 구조 저장 형식을 이해하고 활용한다.

-Mol, sdf, SMILES, PDB 소개
-분자 구조 그리고 수정하기

-분자 구조 파일 저장 및 읽기
3

다양한 분자 표현 방법과 특성을 이해한다.

-QSAR과 descriptors
-Embedding
4

화합물 관련 다양한 DB를 사용해 본다.

-물리·화학적 property 관련 DB

-구조 및 생물학적 활성 DB 관련
5

- 인공지능 학습에 적합한 분자 표현 방식을 이해한다.

-인공지능 학습 원리 이해
-인공지능 알고리즘에 따른 분자 표현 방식 선택
분류
  • 주제
    화학정보프로그래밍
  • 분야
    화학 & 화학정보학
  • 실습
    소프트웨어
  • 활용 단계
    Drug Discovery
교수자/개설자
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