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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    인공지능기술을 활용한 바이오 기술의 동향에 대해 이해하고플랫폼 구축을 위한 기초 강의

    홍보/예시 영상

     <주차별 강의 계획서> 

    주차

    주차명

    주차별 학습 목표

    차시

    차시명

    1

    인공지능 신약개발의 필요성

    신약개발 과정현재 문제점, AI 적용의 필요성 이해

    1-1

    신약개발 과정의 이해

    1-2

    신약개발의 현재 문제

    1-3

    신약개발과 AI

    2

    약은 우리 몸에 어떻게 작용하는가?

    약물의 흡수·분포·작용 메커니즘 이해

    2-1

    약은 우리 몸에 어떻게 들어오는가?

    2-2

    약은 우리 몸에 어떻게 퍼지게 되는가?

    2-3

    약은 어떻게 효과를 낼까?

    3

    약동학 기초 및 약물의 흡수

    약동학 기본 개념과 약물 흡수 과정 이해

    3-1

    모델을 이용한 데이터 해석

    3-2

    약동학 기초 파라미터

    3-3

    약물의 흡수(1)

    3-4

    약물의 흡수(2)

    4

    약물의 흡수 및 대사

    약물의 흡수 심화와 대사 과정 이해

    4-1

    약물의 흡수(3)

    4-2

    약물의 대사(1)

    4-3

    약물의 대사(2)

    5

    약물의 분포 및 배설

    약물의 분포와 배설 과정 이해

    5-1

    약물의 분포(1)

    5-2

    약물의 분포(2)

    5-3

    약물의 배설

    6

    인체 노출 예측 및 혈중농도-약효상관성과 중개연구

    인체 노출 예측, PK/PD 상관성바이오마커 및 중개연구 이해

    6-1

    인체노출 예측법

    6-2

    약물혈중농도와 약효상관성(1)

    6-3

    약물혈중농도와 약효상관성(2)

    6-4

    바이오마커와 중개연구

    7

    인공지능 기초

    인공지능의 기본 개념과 주요 기술 이해

    7-1

    Introduction

    7-2

    Data

    7-3

    Techniques

    8

    중간고사

    9

    표현학습 및 데이터처리

    표현학습 개념과 수치·기호·이미지 데이터 처리 기법

    학습

    9-1

    Representation learning

    9-2

    Numerical data processing

    9-3

    Symbolic data processing

    9-4

    Image data processing

    10

    딥러닝 이해

    딥러닝의 기본 원리와 구현 방법 이해

    10-1

    Deep learning - perceptron view

    10-2

    Deep learning - data transformation view

    10-3

    Deep learning settings

    11

    딥러닝 적용

    순차·글로벌·시퀀스 투 시퀀스 데이터 처리 딥러닝 패턴 학습

    11-1

    Sequential data

    11-2

    Global data processing

    11-3

    Sequence to sequence learning

    12

    인공지능 Tool 소개

    AI 도구 설치 및 첫 번째 딥러닝 실습 경험

    12-1

    AI Tools

    12-2

    Tool Setup Step by Step

    12-3

    First Deep Learning Application

    13

    인공지능 활용 바이오기술 실습(1)

    TOX21 독성 예측 실습을 통해 AI 모델 학습·최적화 실무 경험

    13-1

    TOX21 Task

    13-2

    Train & Optimization

    13-3

    Practice

    14

    인공지능 활용 바이오기술 실습(2)

    DrugType 예측 및 모델 설계 실습을 통한 실무 역량 강화

    14-1

    DrugType prediction

    14-2

    Model Design

    14-3

    Practice

    15

    기말고사


    이수/평가정보

    이수/평가정보
    과제명생각하고 답변해보기퀴즈중간고사기말고사
    반영비율10%10%40%40%

    ※ 총 70% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    강좌 수준 및 선수요건

    ○ 바이오 분야 초심자
    ○ 파이썬 프로그래밍 능력이 있으면 좋지만 없어도 이론 수업은 따라올 수 있습니다.
    ○ 이 강좌를 듣기 위한 별도의 선수과목은 없습니다.

    교재 및 참고문헌

    주 교재는 따로 없으며 주요 참고 문헌은 다음과 같습니다.
    - 신일북스: 권광일, 임상약물동태학의 개념과 응용 (2016)
    -Springer:CornelisE.C.A.Hopetal,DrugMetabolismandPharmacokineticsQuickGuide(2011)

    자주 묻는 질문

    문의사항은 어디로 하면 되나요?

    주차별 질의응답 게시판에 올려주시거나, 수업 조교에게 메일로 문의하여 주시면 24시간 이내에답변드리겠습니다.

    강좌운영진
    • 교수

      윤휘열


      현) 충남대학교 약학과 교수

      - 충남대학교 약학대학 약학과 석사, 박사
      - JW중외제약 선임연구원
      - 스웨덴 웁살라 대학 계량약리학 그룹 박사후과정
      - 미국 UCSF 약학대학 교환교수


    • 교수

      정상근


      현) 충남대학교 컴퓨터공학과 교수

      - 포항공과대학교 컴퓨터 공학 석사, 박사
      - 삼성전자 책임연구원
      - 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원
      - SKT AI Research Center, T-Brain (NUGU 플랫폼 및 NLU 개발)

    • 수업조교

      이현정


      임상약학연구실 박사과정

    분야 의약 (약학)

    난이도 전공기초

    운영기관 충남대학교

    이수증 미발급

    주차 16 주

    학습인정시간 39시간 00분 (18시간 29분)

    수강신청기간 26.02.24 ~ 26.05.31

    강좌운영기간 26.03.03 ~ 26.06.12

    전화번호 042-821-6068

    자막언어 영어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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