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교육과정소개

AI 기반 신약 후보물질 탐색 실습 (2차)
접수기간 2022-08-08 ~ 2022-10-20 접수상태
접수중
 
교육기간 2022-10-07 ~ 2022-11-18 교육시간 09:00~18:00 (총 48시간)
교육주관기관 (재)한국디지털융합진흥원 교육요일 매주 금요일 (*11월4일 금요일 휴강)
수강료 무료 모집인원 정원 35명
이수조건 총 출석률 80% 이상 교육대상 신약개발분야 기업, 연구소, 대학연구원 등 재직자 (**재직3년 이상)
문의처 한국디지털융합진흥원 02-560-4936

**본 과정에서 모집하는 교육의 교육대상자가 변경되었습니다.
**이에 따라 제출하셔야 하는 서류도 개인에 따라 다를 수 있으므로, 자세한 내용을 [커뮤니티]-[공지사항]-[3.교육대상 기준 변경 안내]에서 확인 후 신청 부탁 드립니다.

주제

강의내용

시간

비고

/오프

교육일

신약개발 프로세스와 AI 적용

  • 신약개발 프로세스 이해
  • 최신의 AI 기술 적용 동향
  1. AI를 적용하는 국내외 사례 분석

8

이론

실습

온라인

10/7 (금)

신약개발과
AI 기술

  • 신약개발과 머신러닝의 이해
  • 신약개발과 데이터 전처리의 이해
  • 신약개발과 딥러닝의 이해

8

이론

실습

온라인

10/14 (금)

분자 특성 예측

  • 분자 화합물의 표현법 이해
  • 화합물 데이터베이스 액세스
  • 약물 특성 예측 모델 구현

8

이론

실습

온라인

10/21 (금)

약물 예측 모델링

  • 단백질 특성 표현법
  • 화합물-단백질 상호작용(Drug-Target Interaction)
  • 약물 재창출 (Drug repositioning) 모델링

8

이론

실습

온라인

10/28 (금)

가상 스크리닝

  • 약물 후보 물질의 특성 파악
  • 머신러닝을 이용한 약물 특성 예측 모델링
  • 가상스크리닝을 이용한 약물 후보 모델링

8

이론

실습

온라인

11/11 (금)

생성 모델을 이용한 신약 설계

  • 생성 모델의 이해
  • 생성 모델을 이용한 신약 후보 물질 추천
  • 생성 모델의 결과 해석

8

이론

실습

온라인

11/18 (금)


*해당 시간표 및 교육장소 등은 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
 

 

강사진

성명

소속

주요 경력 및 약력

김화종

강원대학교

  • 한국제약바이오협회 인공지능신약개발 자문위원 (2022.5~)
  • 인공지능 신약개발지원센터장 (2020.3~2022.2)
  1. KAIST IT융합연구소 겸직교수 (2013.4~)
  • 강원대학교 병원 겸직교수 (2007.5~2013.4)
  • 강원대학교 IT 대학 교수(1988.3~)
  • 버클리대학교 PostDoc (1992)
  1. KAIST 전기및전자과 (박사, 1988)