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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    인공지능기술을 활용한 바이오 기술의 동향에 대해 이해하고플랫폼 구축을 위한 기초 강의

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

    주차별 강의계획서

    주차

    주차명

    (주제)

    주차별학습 목표

    차시

    차시명

    비고

    학습내용

    1

    인공지능연계 신약개발 최신 동향

    인공지능연계 바이오 분야 최신 동향 파악

    1-1

    신약개발 과정의이해

      

    1-2

    신약개발의 현재문제

     

    1-3

    신약개발과AI 

     

    2

    시스템약리학 서론

    시스템약리학의 서론

    2-1

    인체구조의이해

     

    2-2

    약리학기초

     

    2-3

    분자생물학기초

     

    3

    정밀약물요법서론

    정밀약물요법을위한 시스템 약리학

    3-1

    약동학기초

     

    3-2

    약동-역력학연관성 분석

     

    3-3

    집단분석의이해

     

    4

    중개연구서론

    전임상-임상중개연구의 의미 및 동향

    4-1

    신약개발과정의 이해

     

    4-2

    중개연구의미 및 현황

     

    4-3

    신약개발관련데이터의 이해

     

    5

    오믹스서론

    생물정보학서론-1

    5-1

    생물정보학의이해

     

    5-2

    지노믹스데이터의 이해

     

    5-3

    트랜스크립토믹스데이터의 이해

     

    6

    오믹스서론

    생물정보학서론-2

    6-1

    메타볼로믹스데이터의 이해

     

    6-2

    프로테오믹스데이터의 이해

     

    6-3

    빅데이터기반 오믹스 활용 사례

     

    7

    기계학습기초

    기계학습의기본개념과 주요 도구들에 대해 학습한다.

    7-1

    통계기반기계학습

     

    7-2

    분류기법

     

    7-3

    군집화기법

     

    8

    표현학습

    표현학습의기본개념과 응용에 대해 소개한다.

    8-1

    데이터표현 방법

     

    8-2

    표현학습의이해

     

    8-3

    표현학습의의미

     

    9

    딥러닝이해

    표현학습과연결되어 딥러닝의 기본개념과 활용도구를 소개한다.

    9-1

    신경망기초

     

    9-2

    표현학습과데이터 변환으로 본 딥러닝

     

    9-3

    딥러닝구현 단계 및 도구

     

    10

    순차적데이터 처리를 위한 딥러닝

    순차적으로나타나는 데이터들을 가공 및 처리할 수 있는 딥러닝 구현 패턴에 대해 소개한다.

    10-1

    순차적데이터와 순환신경망(RecurrentNeural Network)

     

    10-2

    순환신경망과바이오 데이터

     

    10-3

    Aequenceto Sequence 프레임웍소개

     

    11

    이미지데이터 처리를 위한 딥러닝

    이미지데이터를 가공 및 처리할 수 있는 딥러닝 구현 패턴에 대해 소개한다.

    11-1

    이미지데이터와 Convolutional Neural Network(CNN)

     

    11-2

    CNN과바이오 데이터

     

    11-3

    CNN의바이오 적용

     

    12

    유사데이터생성을 위한 딥러닝

    데이터에기반하여 유사데이터를 생성하는 딥러닝 기술에 대해 이해하고 내재화한다.

    12-1

    데이터생성과 특징공간 학습

     

    12-2

    Generative Adversarial Network(GAN) 소개

     

    12-3

    Variational AutoEncoder(VAE) 소개

     

    13

    캡스톤(프로젝트수행)

    AI 기반유전자 진단 마커 탐색 사례 연구

    13-1

    AI기반유전자 진단 마커 탐색 방법 프로젝트-A

     

    13-2

    AI기반유전자 진단 마커 탐색 방법 프로젝트-B

     

    13-3

    AI기반유전자 진단 마커 탐색 방법 솔루션

     

    14

    캡스톤(프로젝트수행)

    AI 기반약효 바이오 마커 탐색 사례 연구

    14-1

    AI기반약효 바이오 마커 탐색 방법 프로젝트-A

     

    14-2

    AI기반약효 바이오 마커 탐색 방법 프로젝트-B

     

    14-3

    AI기반유전자 진단 마커 탐색 방법 솔루션

     

    15

    캡스톤(프로젝트수행)

    AI 기반시스템 약리학 사례연구

    15-1

    AI기반시스템 약리학 프로젝트-A

     

    15-2

    AI기반시스템 약리학 프로젝트-B

     

    15-3

    AI기반시스템 약리학 프로젝트 솔루션

     

     

     

     

     

     

    강좌운영팀 소개

    교수자

    윤휘열 professor
    윤휘열 교수
    현) 충남대학교 약학과 교수

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

    정상근 professor
    정상근 교수
    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)

    강좌지원팀

    강좌지원팀
    강좌지원팀
    정지수
    충남대학교 컴퓨터공학과 인공지능 전공 석박통합 과정 재학
    지능 소프트웨어 연구실 소속
    E-mail: jisu.jung5@gmail.com

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보
    과제명실습과제 및 토론중간고사기말고사
    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.

    분야 의약 (약학)

    난이도 전공기초

    운영기관 충남대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 39시간 00분 (18시간 29분)

    수강신청기간 23.02.17 ~ 23.04.30

    강좌운영기간 23.03.02 ~ 23.06.15

    전화번호 042-821-6068

    자막언어 영어

    강좌언어 한국어(ko)

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