잠시만 기다려 주세요. 처리중 입니다.
  1. 홈
  2. 교육신청
  3. 교육상세보기

교육과정소개

AI기반 신약 후보물질 탐색 실습 (1차)
접수기간 2022-07-05 ~ 2022-08-06 접수상태
모집완료
 
교육기간 2022-08-05 ~ 2022-08-27 교육시간 09:00~18:00 (총 48시간)
교육주관기관 (재)한국디지털융합진흥원 교육요일 금(2회), 토(4회)
수강료 50,000 모집인원 정원 35명
이수조건 총 출석률 80% 이상을 이수한 자 교육대상 신약개발분야 기업, 연구소, 대학연구원 등 재직자
문의처 한국디지털융합진흥원 02-560-4936

 

주제

강의내용

시간

비고

온/오프

교육일

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

8

이론

및

실습

온라인

8/5 (금)

신약개발과
AI 기술
  • 신약개발과 머신러닝의 이해
  • 신약개발과 데이터 전처리의 이해
  • 신약개발과 딥러닝의 이해

8

이론

및

실습

온라인

8/6 (토)

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

8

이론

및

실습

온라인

8/12 (금)

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

8

이론

및

실습

온라인

8/13 (토)

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

8

이론

및

실습

온라인

8/20 (토)

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

8

이론

및

실습

온라인

8/27 (토)

*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)
 
목록