강의 목록
강의 일정
| 오프라인 강의 목록
* 오프라인 강의는 각 강의마다 선착순 100명만 수강가능한 점 양해 부탁드립니다.
이름
소속
강의주제
강의 난이도
Talk Title
강의장소
강의일정
강의개요
김헌성
백서연
김선근
가톨릭대학교
연성대학교
㈜ 원닥
Medical Information
초급
의학세션 초급
101호
2/24(토)
다운로드
고태훈
가톨릭대학교
Medical Information
중급~고급
AI with Real-world Data in Healthcare
102호
2/24(토)
다운로드
이상근
고려대학교
Intro to AI
초급~중급
Introduction to Deep Learning
101호
2/26(월)
다운로드
박종은
KAIST
Intro to Single cell analysis
초급~중급
Best practice for single-cell data analysis
102호
2/26(월)
다운로드
백민경
서울대학교
Protein Structure analysis
중급
AI-based protein structure prediction and design
101호
2/27(화)
다운로드
최정민
고려대학교
Spatial Omics
초급~중급
Single-cell Multiomics
102호
2/27(목)
다운로드
전민지
고려대학교
AI Algorithms
중급
Introduction to Transformers
101호
2/28(수)오전
다운로드
노미나
한양대학교
AI in bioinformatics
중급~고급
Deep Learning in Bioinformatics
101호
2/28(수)오후
다운로드
이선재
GIST
Metagenomics
중급
Human microbiome studies with bioinformatics approaches
102호
2/28(수)
다운로드
김동섭
KAIST
AI Drug Design
초급
인공지능 신약개발 AI Drug Design
101호
2/29(목)
다운로드
김준일
숭실대학교
Single cell multiomics
중급
Single Cell Multiomics Analysis
102호
2/29(목)오전
다운로드
김준
충남대학교
Long read sequencing
중급
Genome assembly tutorial
102호
2/29(목)오후
다운로드
| 오프라인 강의 목록
* 오프라인 강의는 각 강의마다 선착순 100명만 수강가능한 점 양해 부탁드립니다.
| 이름 | 소속 | 강의주제 | 강의 난이도 | Talk Title | 강의장소 | 강의일정 | 강의개요 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 김헌성 백서연 김선근 |
가톨릭대학교 연성대학교 ㈜ 원닥 |
Medical Information | 초급 | 의학세션 초급 | 101호 | 2/24(토) | 다운로드 |
| 고태훈 | 가톨릭대학교 | Medical Information | 중급~고급 | AI with Real-world Data in Healthcare | 102호 | 2/24(토) | 다운로드 |
| 이상근 | 고려대학교 | Intro to AI | 초급~중급 | Introduction to Deep Learning | 101호 | 2/26(월) | 다운로드 |
| 박종은 | KAIST | Intro to Single cell analysis | 초급~중급 | Best practice for single-cell data analysis | 102호 | 2/26(월) | 다운로드 |
| 백민경 | 서울대학교 | Protein Structure analysis | 중급 | AI-based protein structure prediction and design | 101호 | 2/27(화) | 다운로드 |
| 최정민 | 고려대학교 | Spatial Omics | 초급~중급 | Single-cell Multiomics | 102호 | 2/27(목) | 다운로드 |
| 전민지 | 고려대학교 | AI Algorithms | 중급 | Introduction to Transformers | 101호 | 2/28(수)오전 | 다운로드 |
| 노미나 | 한양대학교 | AI in bioinformatics | 중급~고급 | Deep Learning in Bioinformatics | 101호 | 2/28(수)오후 | 다운로드 |
| 이선재 | GIST | Metagenomics | 중급 | Human microbiome studies with bioinformatics approaches | 102호 | 2/28(수) | 다운로드 |
| 김동섭 | KAIST | AI Drug Design | 초급 | 인공지능 신약개발 AI Drug Design | 101호 | 2/29(목) | 다운로드 |
| 김준일 | 숭실대학교 | Single cell multiomics | 중급 | Single Cell Multiomics Analysis | 102호 | 2/29(목)오전 | 다운로드 |
| 김준 | 충남대학교 | Long read sequencing | 중급 | Genome assembly tutorial | 102호 | 2/29(목)오후 | 다운로드 |
| 오프라인 강의 일정
Day 1:2/24 (토)
시간
강의
(자연과학대학 28동 101호)
강의
(자연과학대학 28동 102호)
12:30
12:50
등록
12:50
13:00
공지사항 전달
13:00
14:30
의료빅데이터/인공지능 총론
김헌성 교수 (가톨릭대학교)
13:00
14:20
EMR 데이터를 활용한 머신러닝 기반 예후예측: Decision Tree-based Models + EMR 샘플 데이터 실습 (MIMIC sample dataset)
고태훈 교수(가톨릭대학교)
14:30
14:45
휴식
14:20
14:40
휴식
14:45
16:15
의료영상 인공지능의 이해 및 의료영상 레이블링 실습
김헌성 교수 (가톨릭대학교) / 백서연 교수(연석대학교)
14:40
16:00
Chest X-ray 영상을 활용한 딥러닝 기반 폐질환 진단: Convolutiona* Neura* Network + 의료영상 샘플 데이터 실습 (NIH Chest X-ray14)
고태훈 교수(가톨릭대학교)
16:15
16:30
휴식
16:00
16:20
휴식
16:30
18:00
의료 정보처리 자동화 실습 / 독자적인 어플리케이션 만들기
김헌성 교수 (가톨릭대학교) / 김선근 대표(원닥 주식회사)
16:20
17:40
심전도 데이터를 활용한 딥러닝 기반 부정맥 탐지: Recurrent Neura* Network + Transformer + 심전도 샘플 데이터 실습 (MIT-BIH Arrhythmia Database)
고태훈 교수(가톨릭대학교)
Day 2:2/26 (월)
시간
강의
(자연과학대학 28동 101호)
강의
(자연과학대학 28동 102호)
9:00
9:20
등록
9:20
9:30
공지사항 전달
9:30
10:50
DNN (이론)
이상근 교수 (고려대학교)
9:30
11:00
Best practice for single-cell data analysis
박종은 교수(KAIST)
10:50
11:00
휴식
11:00
11:10
휴식
11:00
12:10
CNN (이론)
이상근 교수(고려대학교)
11:10
12:40
Practice1: Scanpy basic workflow
정성민, 고용준 조교
12:10
13:40
점심
12:40
14:10
점심
13:40
15:10
RNN, ChatGPT, XAI (이론)
이상근 교수(고려대학교)
14:10
15:30
Public database, data integration, reference mapping, multiomics
박종은 교수(KAIST)
15:10
15:20
휴식
15:30
15:40
휴식
15:20
16:50
CNN/RNN 모델 구조 정의, 학습 알고리즘 적용, 성능 평가, 시각화 방법 (Tensorflow 실습)
이정현, 한성민 조교
15:40
16:50
Practice2: Advanced single-cell analysis (siVI universe)
정성민, 고용준 조교
Day 3:2/27 (화)
시간
강의
(자연과학대학 28동 101호)
강의
(자연과학대학 28동 102호)
9:00
9:20
등록
9:20
9:30
공지사항 전달
9:30
10:50
AI-based protein structure prediction
- Intro to protein structure prediction
- Early AI-based approaches
- AlphaFold and RoseTTAFold
백민경 교수 (서울대학교)
9:30
11:00
Introduction to Single-cell biology
최정민 교수(고려대학교)
10:50
11:00
휴식
11:00
11:10
휴식
11:00
12:10
단백질 구조 예측 실습
- ColabFold를 활용한 단백질 구조 및 상호작용 예측
- Tips & Tricks for better structure modeling
백민경 교수(서울대학교)
11:10
12:40
i. Unsupervised Spatial transcriptome analysis
ii. Tumor Boundary Determination in Spatial Transcriptomics
유광민, 이문영, 이다준 조교
12:10
13:40
점심
12:40
14:10
점심
13:40
15:10
AI-based protein design
- Intro to protein design
- Protein backbone design using RFdiffusion
- Protein sequence design using ProteinMPNN
백민경 교수(서울대학교)
14:10
15:30
i. Deconvolution Analysis Using Single-cell RNA Sequencing and Spatial Transcriptomics
ii. Cell-Cell Interaction Analysis in Spatial Transcriptomics
김지현, 홍주현, 최승지 조교
15:10
15:20
휴식
15:30
15:40
휴식
15:20
16:50
단백질 디자인 실습
- RFdiffusion 및 ProteinMPNN의 활용법 실습
백민경 교수(서울대학교)
15:40
16:50
i. Open Chromatin Region Analysis and Biologica* Interpretation of Using scATAC-seq Dataset
ii. Construction of Gene Regulatory Networks Based on Integrated Analysis of scATAC-seq and scRNA-seq Datasets
천하림, 이호진 조교
Day 4:2/28 (수)
시간
강의
(자연과학대학 28동 101호)
강의
(자연과학대학 28동 102호)
9:00
9:20
등록
9:20
9:30
공지사항 전달
9:30
11:00
Introduction to Transformers (이론)
전민지 교수 (고려대학교)
9:30
10:50
마이크로바이옴 기본 이론
이선재 교수(GIST)
11:00
11:10
휴식
10:50
11:00
휴식
11:10
12:40
Introduction to Transformers (실습)
봉현수, 임우택 조교
11:00
12:10
16S rRNA amplicon seq. - DADA2
이선재 교수(GIST), 조교
12:40
14:10
점심
12:10
13:40
점심
14:10
15:40
Deep learning in Bioinformatics
노미나 교수(한양대학교)
13:40
14:40
최신 메타지놈 분석 기법의 현황
이선재 교수(GIST)
15:40
15:50
휴식
14:40
14:50
휴식
15:50
17:20
Deep learning model을 이용한 실습
박예솔 조교
14:50
16:50
Shotgun metagenome 분석 (Linux)
이선재 교수(GIST), 조교
Day 5:2/29 (목)
시간
강의
(자연과학대학 28동 101호)
강의
(자연과학대학 28동 102호)
9:00
9:20
등록
9:20
9:30
공지사항 전달
9:30
10:50
* 화학정보학 기초(Cheminformatics)
* 약물특성 및 약물다움(druglikeness)
* Molecular Notations & Descriptors
* AI 신약개발을 위한 Databases
* AI 신약개발을 위한 Programming 기초
김동섭 교수(KAIST)
9:30
11:00
Single cell multiomics 이론 / Gene regulatory network 이론
김준일 교수(숭실대학교)
10:50
11:00
휴식
11:00
11:10
휴식
11:00
12:10
* Google Colab에 RDKit 설치
* 화합물 정보 읽기 실습
* Bioactivity database 검색 및 정보 읽기 실습
* Molecular descriptor (fingerprint) 생성 및 similarity 계산 실습
조교
11:10
12:40
Seurat/Signac, ArchR, TENET+ 실습
김현규,정회빈 조교
12:10
13:40
점심
12:40
14:10
점심
13:40
15:10
* 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(KAIST)
14:10
15:40
롱리드 시퀀싱 소개 및 유전체 조립 실습
김준 교수(충남대학교)
15:10
15:20
휴식
15:40
15:50
휴식
15:20
16:50
* QSAR modeling 전체 과정 실습
* 화합물의 Bioactivity 예측 모델 개발
* Virtual screening 과정을 통한 신약후보물질 발굴 실습
조교
15:50
17:20
변이 분석 및 시각화 실습
김준 교수(충남대학교)
| 오프라인 강의 일정
| Day 1:2/24 (토) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 28동 101호) |
강의 (자연과학대학 28동 102호) |
|||
| 12:30 | 12:50 | 등록 | |||
| 12:50 | 13:00 | 공지사항 전달 | |||
| 13:00 | 14:30 | 의료빅데이터/인공지능 총론 김헌성 교수 (가톨릭대학교) |
13:00 | 14:20 | EMR 데이터를 활용한 머신러닝 기반 예후예측: Decision Tree-based Models + EMR 샘플 데이터 실습 (MIMIC sample dataset) 고태훈 교수(가톨릭대학교) |
| 14:30 | 14:45 | 휴식 | 14:20 | 14:40 | 휴식 |
| 14:45 | 16:15 | 의료영상 인공지능의 이해 및 의료영상 레이블링 실습 김헌성 교수 (가톨릭대학교) / 백서연 교수(연석대학교) |
14:40 | 16:00 | Chest X-ray 영상을 활용한 딥러닝 기반 폐질환 진단: Convolutiona* Neura* Network + 의료영상 샘플 데이터 실습 (NIH Chest X-ray14) 고태훈 교수(가톨릭대학교) |
| 16:15 | 16:30 | 휴식 | 16:00 | 16:20 | 휴식 |
| 16:30 | 18:00 | 의료 정보처리 자동화 실습 / 독자적인 어플리케이션 만들기 김헌성 교수 (가톨릭대학교) / 김선근 대표(원닥 주식회사) |
16:20 | 17:40 | 심전도 데이터를 활용한 딥러닝 기반 부정맥 탐지: Recurrent Neura* Network + Transformer + 심전도 샘플 데이터 실습 (MIT-BIH Arrhythmia Database) 고태훈 교수(가톨릭대학교) |
| Day 2:2/26 (월) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 28동 101호) |
강의 (자연과학대학 28동 102호) |
|||
| 9:00 | 9:20 | 등록 | |||
| 9:20 | 9:30 | 공지사항 전달 | |||
| 9:30 | 10:50 | DNN (이론) 이상근 교수 (고려대학교) |
9:30 | 11:00 | Best practice for single-cell data analysis 박종은 교수(KAIST) |
| 10:50 | 11:00 | 휴식 | 11:00 | 11:10 | 휴식 |
| 11:00 | 12:10 | CNN (이론) 이상근 교수(고려대학교) |
11:10 | 12:40 | Practice1: Scanpy basic workflow 정성민, 고용준 조교 |
| 12:10 | 13:40 | 점심 | 12:40 | 14:10 | 점심 |
| 13:40 | 15:10 | RNN, ChatGPT, XAI (이론) 이상근 교수(고려대학교) |
14:10 | 15:30 | Public database, data integration, reference mapping, multiomics 박종은 교수(KAIST) |
| 15:10 | 15:20 | 휴식 | 15:30 | 15:40 | 휴식 |
| 15:20 | 16:50 | CNN/RNN 모델 구조 정의, 학습 알고리즘 적용, 성능 평가, 시각화 방법 (Tensorflow 실습) 이정현, 한성민 조교 |
15:40 | 16:50 | Practice2: Advanced single-cell analysis (siVI universe) 정성민, 고용준 조교 |
| Day 3:2/27 (화) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 28동 101호) |
강의 (자연과학대학 28동 102호) |
|||
| 9:00 | 9:20 | 등록 | |||
| 9:20 | 9:30 | 공지사항 전달 | |||
| 9:30 | 10:50 | AI-based protein structure prediction - Intro to protein structure prediction - Early AI-based approaches - AlphaFold and RoseTTAFold 백민경 교수 (서울대학교) |
9:30 | 11:00 | Introduction to Single-cell biology 최정민 교수(고려대학교) |
| 10:50 | 11:00 | 휴식 | 11:00 | 11:10 | 휴식 |
| 11:00 | 12:10 | 단백질 구조 예측 실습 - ColabFold를 활용한 단백질 구조 및 상호작용 예측 - Tips & Tricks for better structure modeling 백민경 교수(서울대학교) |
11:10 | 12:40 | i. Unsupervised Spatial transcriptome analysis ii. Tumor Boundary Determination in Spatial Transcriptomics 유광민, 이문영, 이다준 조교 |
| 12:10 | 13:40 | 점심 | 12:40 | 14:10 | 점심 |
| 13:40 | 15:10 | AI-based protein design - Intro to protein design - Protein backbone design using RFdiffusion - Protein sequence design using ProteinMPNN 백민경 교수(서울대학교) |
14:10 | 15:30 | i. Deconvolution Analysis Using Single-cell RNA Sequencing and Spatial Transcriptomics ii. Cell-Cell Interaction Analysis in Spatial Transcriptomics 김지현, 홍주현, 최승지 조교 |
| 15:10 | 15:20 | 휴식 | 15:30 | 15:40 | 휴식 |
| 15:20 | 16:50 | 단백질 디자인 실습 - RFdiffusion 및 ProteinMPNN의 활용법 실습 백민경 교수(서울대학교) |
15:40 | 16:50 | i. Open Chromatin Region Analysis and Biologica* Interpretation of Using scATAC-seq Dataset ii. Construction of Gene Regulatory Networks Based on Integrated Analysis of scATAC-seq and scRNA-seq Datasets 천하림, 이호진 조교 |
| Day 4:2/28 (수) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 28동 101호) |
강의 (자연과학대학 28동 102호) |
|||
| 9:00 | 9:20 | 등록 | |||
| 9:20 | 9:30 | 공지사항 전달 | |||
| 9:30 | 11:00 | Introduction to Transformers (이론) 전민지 교수 (고려대학교) |
9:30 | 10:50 | 마이크로바이옴 기본 이론 이선재 교수(GIST) |
| 11:00 | 11:10 | 휴식 | 10:50 | 11:00 | 휴식 |
| 11:10 | 12:40 | Introduction to Transformers (실습) 봉현수, 임우택 조교 |
11:00 | 12:10 | 16S rRNA amplicon seq. - DADA2 이선재 교수(GIST), 조교 |
| 12:40 | 14:10 | 점심 | 12:10 | 13:40 | 점심 |
| 14:10 | 15:40 | Deep learning in Bioinformatics 노미나 교수(한양대학교) |
13:40 | 14:40 | 최신 메타지놈 분석 기법의 현황 이선재 교수(GIST) |
| 15:40 | 15:50 | 휴식 | 14:40 | 14:50 | 휴식 |
| 15:50 | 17:20 | Deep learning model을 이용한 실습 박예솔 조교 |
14:50 | 16:50 | Shotgun metagenome 분석 (Linux) 이선재 교수(GIST), 조교 |
| Day 5:2/29 (목) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 시간 | 강의 (자연과학대학 28동 101호) |
강의 (자연과학대학 28동 102호) |
|||
| 9:00 | 9:20 | 등록 | |||
| 9:20 | 9:30 | 공지사항 전달 | |||
| 9:30 | 10:50 | * 화학정보학 기초(Cheminformatics) * 약물특성 및 약물다움(druglikeness) * Molecular Notations & Descriptors * AI 신약개발을 위한 Databases * AI 신약개발을 위한 Programming 기초 김동섭 교수(KAIST) |
9:30 | 11:00 | Single cell multiomics 이론 / Gene regulatory network 이론 김준일 교수(숭실대학교) |
| 10:50 | 11:00 | 휴식 | 11:00 | 11:10 | 휴식 |
| 11:00 | 12:10 | * Google Colab에 RDKit 설치 * 화합물 정보 읽기 실습 * Bioactivity database 검색 및 정보 읽기 실습 * Molecular descriptor (fingerprint) 생성 및 similarity 계산 실습 조교 |
11:10 | 12:40 | Seurat/Signac, ArchR, TENET+ 실습 김현규,정회빈 조교 |
| 12:10 | 13:40 | 점심 | 12:40 | 14:10 | 점심 |
| 13:40 | 15:10 | * 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(KAIST) |
14:10 | 15:40 | 롱리드 시퀀싱 소개 및 유전체 조립 실습 김준 교수(충남대학교) |
| 15:10 | 15:20 | 휴식 | 15:40 | 15:50 | 휴식 |
| 15:20 | 16:50 | * QSAR modeling 전체 과정 실습 * 화합물의 Bioactivity 예측 모델 개발 * Virtual screening 과정을 통한 신약후보물질 발굴 실습 조교 |
15:50 | 17:20 | 변이 분석 및 시각화 실습 김준 교수(충남대학교) |
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