| 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 개요



BIML 2024 Secretariat

문의처:
등록 확인 및 영수증, 참가 확인증 발급 : 02-2135-2578, ksbi.office@gmail.com
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