MolScore와 Streamlit을 활용한 화합물 평가 자동화 및 시각화 수료증
모집인원9,999명
학습기간2024-11-27 ~ 2029-12-31
강좌 소개
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목차 (강의시간) |
강의내용 | 실습여부 | 교수자 |
| 1 |
Streamlit 소개 Streamlit의 기본 개념과 AI/ML 프로젝트에서의 활용 사례 탐구 MolScore Library 의 의 주요 구성 요소 및 역할 소개 Python 환경 설정과 필수 라이브러리 설치 |
X | 신동욱 |
| 2 |
실습: MoleScore 사용한 화합물 생성 목표 설정 Multi-Parameter 설정을 통한 생성 목표 정의 사용자 정의 Scoring Function 클래스 작성 |
O | 신동욱 |
| 3 |
실습: MolScore을 활용한 화합물 학습 사용자 정의 BenchMark 구성 방법 학습 커리큘럼 학습 설정 / 리플레이 버퍼 활용 |
O | 신동욱 |
| 4 |
실습 화합물 : 평가 결과 시각화 및 확장 Streamlit 컴포넌트를 활용한 생성 결과 시각화 MolScore 기본 모니터링 화면 클론코딩 및 응용 |
O | 신동욱 |
| 5 |
실습: Streamlit 기반 Web App 개발 및 배포 스코어링 결과 시각화 및 데이터 저장 결과물 배포 및 공유 |
O | 신동욱 |
과정 소개
| 성명 | 신동욱 | 소속기관 | 델토이드 | |
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강의명 (주제) |
MolScore Streamlit 와 을 활용한 화합물 평가 자동화 및 시각화 | |||
| 학습목표 | Streamlit MolScore 과 의 기본 개념 이해 MolScore을 활용하여 화합물 생성 목표 설정 Streamlit을 활용하여 생성 결과를 시각화하고 개인화된 , 모니터링 GUI 설계 |
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| 분야 |
v AI |
□ Bio | □ Chem | □ Drug |
| 단계 | 기초 | |||