| 오프라인 강의 목록
* 오프라인 강의는 각 강의마다 선착순 100명만 수강가능한 점 양해 부탁드립니다.
이름
소속
강의주제
강의 난이도
Talk Title
강의일정
강의개요
이상근
고려대학교
Intro to ML/DL Algorithms
초급~중급
Introduction to Deep Learning
2/6(월)
다운로드
박종은
KAIST
Intro to Single Cell Analysis/scRSEQ
초급~중급
Best practice for the single-cell analysis
2/6(월)
다운로드
전민지
고려대학교
AI Algorithms
중급
Pre-trained Models for Transfer Learning
2/7(화)오전
다운로드
노미나
한양대학교
DL in Bioinformatics
중급
Deep Learning in Bioinformatics
2/7(화)오후
다운로드
백민경
서울대학교
Protein Structure Analysis
중급
Protein structure prediction with AI
2/7(화)
다운로드
김동섭
KAIST
AI Drug Design
초급
인공지능 신약개발 AI Drug Design
2/8(수)
다운로드
이선재
GIST
Metagenomics
중급
Human microbiome studies with bioinformatics approaches
2/8(수)
다운로드
| 오프라인 강의 목록
* 오프라인 강의는 각 강의마다 선착순 100명만 수강가능한 점 양해 부탁드립니다.
| 이름 | 소속 | 강의주제 | 강의 난이도 | Talk Title | 강의일정 | 강의개요 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 이상근 | 고려대학교 | Intro to ML/DL Algorithms | 초급~중급 | Introduction to Deep Learning | 2/6(월) | 다운로드 |
| 박종은 | KAIST | Intro to Single Cell Analysis/scRSEQ | 초급~중급 | Best practice for the single-cell analysis | 2/6(월) | 다운로드 |
| 전민지 | 고려대학교 | AI Algorithms | 중급 | Pre-trained Models for Transfer Learning | 2/7(화)오전 | 다운로드 |
| 노미나 | 한양대학교 | DL in Bioinformatics | 중급 | Deep Learning in Bioinformatics | 2/7(화)오후 | 다운로드 |
| 백민경 | 서울대학교 | Protein Structure Analysis | 중급 | Protein structure prediction with AI | 2/7(화) | 다운로드 |
| 김동섭 | KAIST | AI Drug Design | 초급 | 인공지능 신약개발 AI Drug Design | 2/8(수) | 다운로드 |
| 이선재 | GIST | Metagenomics | 중급 | Human microbiome studies with bioinformatics approaches | 2/8(수) | 다운로드 |
| 오프라인 강의 일정
DAY1 (2.6 월)
시간
강의
(자연과학대학 26동 B101호)
강사
강의
(자연과학대학 26동 B102호)
강사
09:00-09:20 (20)
등록
09:20-09:30 (10)
개회사/공지사항전달
09:30-10:50 (80)
Best practice for single-cell data analysis
박종은 교수
Introduction to ML & DNN
(이론)
이상근 교수
10:50-11:00 (10)
휴식
11:00-12:10 (70)
Practice1: Scanpy basic workflow
김우석, 김성룡 조교
CNN (이론)
이상근 교수
12:10-13:40 (90)
점심 (KOBIC 세미나)
13:40-15:10 (90)
Public data, batch correction, cell annotation
박종은 교수
RNN, GAN, XAI (이론)
이상근 교수
13:40-15:10 (90)
휴식
15:20-16:50 (90)
Practice2: Advanced single-cell analysis
김우석, 김성룡 조교
AI 모델 구조 정의, 학습 알고리즘 적용, 성능 평가, 시각화 방법
(Tensorflow 실습)
이정현, 한성민 조교
DAY2 (2.7 화)
시간
강의
(자연과학대학 26동 B101호)
강사
강의
(자연과학대학 26동 B102호)
강사
09:00-09:20 (20)
등록
09:20-09:30 (10)
공지사항전달
09:30-10:50 (80)
Introduction to protein structure prediction
-Homology modeling
-Coevolution-guided modeling Early AI-based approaches
백민경 교수
Pre-trained Models for Transfer Learning (이론)
전민지 교수
10:50-11:00 (10)
휴식
11:00-12:10 (70)
단백질 구조 예측 실습 I
-MSA generation, template search
-homology modeling contact prediction & modeling
백민경 교수
Pre-trained Models for Transfer Learning (실습)
정민수 조교
12:10-13:40 (90)
점심
13:40-15:10 (90)
AI-based protein structure prediction
-AlphaFold/RoseTTAFold Applications to PPI prediction & protein design
백민경 교수
Deep learning in Bioinformatics
노미나 교수
13:40-15:10 (90)
휴식
15:20-16:50 (90)
단백질 구조 예측 실습 II
AlphaFold, RoseTTAFold 실습 및 응용
백민경 교수
Deep learning model을 이용한 실습
곽호진, 박예솔 조교
DAY3 (2.8 수)
시간
강의
(자연과학대학 26동 B101호)
강사
강의
(자연과학대학 26동 B102호)
강사
09:00-09:20 (20)
등록
09:20-09:30 (10)
개회사/공지사항전달
09:30-10:50 (80)
마이크로바이옴 기본 이론
이선재 교수
화학정보학 기초(Cheminformatics) 약물특성 및 약물다움(druglikeness)
Molecular Notations & Descriptors
AI 신약개발을 위한 Databases
AI 신약개발을 위한 Programming 기초
김동섭 교수
10:50-11:00 (10)
휴식
11:00-12:10 (70)
16S rRNA amplicon seq. - DADA2
이선재 교수/조교
Google Colab에 RDKit 설치
화합물 정보 읽기 실습
Bioactivity database 검색 및 정보 읽기 실습
Molecular descriptor (fingerprint) 생성 및 similarity 계산 실습
조교
12:10-13:40 (90)
점심 (KOBIC 세미나)
13:40-15:10 (90)
최신 메타지놈 분석 기법의 현황
이선재 교수
AI 신약개발을 위한 기계학습법 기초
QSAR 모델링 기초
AI 신약개발을 위한 딥러닝 모델
Virtual screening (ligand-based, structure-based) 및 de novo design
김동섭 교수
13:40-15:10 (90)
휴식
15:20-16:50 (90)
Shotgun metagenome 분석 (Linux)
이선재 교수/조교
QSAR modeling 전체 과정 실습
화합물의 Bioactivity 예측 모델 개발
Virtual screening 과정을 통한 신약후보물질 발굴 실습
조교
| 오프라인 강의 일정
| DAY1 (2.6 월) | ||||
|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 26동 B101호) |
강사 | 강의 (자연과학대학 26동 B102호) |
강사 |
| 09:00-09:20 (20) | 등록 | |||
| 09:20-09:30 (10) | 개회사/공지사항전달 | |||
| 09:30-10:50 (80) | Best practice for single-cell data analysis | 박종은 교수 | Introduction to ML & DNN (이론) |
이상근 교수 |
| 10:50-11:00 (10) | 휴식 | |||
| 11:00-12:10 (70) | Practice1: Scanpy basic workflow | 김우석, 김성룡 조교 | CNN (이론) | 이상근 교수 |
| 12:10-13:40 (90) | 점심 (KOBIC 세미나) | |||
| 13:40-15:10 (90) | Public data, batch correction, cell annotation | 박종은 교수 | RNN, GAN, XAI (이론) | 이상근 교수 |
| 13:40-15:10 (90) | 휴식 | |||
| 15:20-16:50 (90) | Practice2: Advanced single-cell analysis | 김우석, 김성룡 조교 | AI 모델 구조 정의, 학습 알고리즘 적용, 성능 평가, 시각화 방법 (Tensorflow 실습) |
이정현, 한성민 조교 |
| DAY2 (2.7 화) | ||||
|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 26동 B101호) |
강사 | 강의 (자연과학대학 26동 B102호) |
강사 |
| 09:00-09:20 (20) | 등록 | |||
| 09:20-09:30 (10) | 공지사항전달 | |||
| 09:30-10:50 (80) | Introduction to protein structure prediction -Homology modeling -Coevolution-guided modeling Early AI-based approaches |
백민경 교수 | Pre-trained Models for Transfer Learning (이론) | 전민지 교수 |
| 10:50-11:00 (10) | 휴식 | |||
| 11:00-12:10 (70) | 단백질 구조 예측 실습 I -MSA generation, template search -homology modeling contact prediction & modeling |
백민경 교수 | Pre-trained Models for Transfer Learning (실습) | 정민수 조교 |
| 12:10-13:40 (90) | 점심 | |||
| 13:40-15:10 (90) | AI-based protein structure prediction -AlphaFold/RoseTTAFold Applications to PPI prediction & protein design |
백민경 교수 | Deep learning in Bioinformatics | 노미나 교수 |
| 13:40-15:10 (90) | 휴식 | |||
| 15:20-16:50 (90) | 단백질 구조 예측 실습 II AlphaFold, RoseTTAFold 실습 및 응용 |
백민경 교수 | Deep learning model을 이용한 실습 | 곽호진, 박예솔 조교 |
| DAY3 (2.8 수) | ||||
|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 26동 B101호) |
강사 | 강의 (자연과학대학 26동 B102호) |
강사 |
| 09:00-09:20 (20) | 등록 | |||
| 09:20-09:30 (10) | 개회사/공지사항전달 | |||
| 09:30-10:50 (80) | 마이크로바이옴 기본 이론 | 이선재 교수 | 화학정보학 기초(Cheminformatics) 약물특성 및 약물다움(druglikeness) Molecular Notations & Descriptors AI 신약개발을 위한 Databases AI 신약개발을 위한 Programming 기초 |
김동섭 교수 |
| 10:50-11:00 (10) | 휴식 | |||
| 11:00-12:10 (70) | 16S rRNA amplicon seq. - DADA2 | 이선재 교수/조교 | Google Colab에 RDKit 설치 화합물 정보 읽기 실습 Bioactivity database 검색 및 정보 읽기 실습 Molecular descriptor (fingerprint) 생성 및 similarity 계산 실습 |
조교 |
| 12:10-13:40 (90) | 점심 (KOBIC 세미나) | |||
| 13:40-15:10 (90) | 최신 메타지놈 분석 기법의 현황 | 이선재 교수 | AI 신약개발을 위한 기계학습법 기초 QSAR 모델링 기초 AI 신약개발을 위한 딥러닝 모델 Virtual screening (ligand-based, structure-based) 및 de novo design |
김동섭 교수 |
| 13:40-15:10 (90) | 휴식 | |||
| 15:20-16:50 (90) | Shotgun metagenome 분석 (Linux) | 이선재 교수/조교 | QSAR modeling 전체 과정 실습 화합물의 Bioactivity 예측 모델 개발 Virtual screening 과정을 통한 신약후보물질 발굴 실습 |
조교 |
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