1.           

                :  한국바이오협회  유전      직종  재직·연구자  직무능  향상  단기과정의 교육 프로그램을 운영함.

      지원부처 : 산업통상자원부, 한국산업기술평가관리원

      교육주관 : 한국바이오협회

           :  유전체  분석  분야  ·연구자  전문  교육

      교육일정 : 2021 5 27()~28() (2)

      교 육 비 : 무료

2.        교육 프로그램

 

일 자

교육 시간

세부 내용

강 사 명

 

 

1일차

5/27()

10:00~11:00

  바이오 분야에서의 머신러닝 연구

 

 

쓰리빌리언 한주현 연구원

11:00~12:00

  바이오-머신러닝 산업 트렌드 분석

12:00~13:00

점 심

13:00~14:00

  머신러닝, 딥러닝의 기초 이론

14:00~15:00

  머신러닝, 딥러닝 기초 실습

15:00~17:00

  머신러닝, 딥러닝의 기초 실습

 

2일차

5/28()

10:00~12:00

  딥러닝 학습 기초 프레임워크 소개

 

쓰리빌리언 우준우 연구원

12:00~13:00

점 심

13:00~15:30

  유전체 데이터를 이용한 변이 판독기 학습

15:30~17:00

  유전체 데이터를 이용한 변이 판독기 학습

 

      교육내용 :

- 1일 차

  바이오 분야에서의 머신러닝 연구 및 산업 트렌드

빅데이터 시대에 쏟아지는 데이터 중 그 수가 폭발적으로 증가하는  것은  단연 바이오 데이터다. DNA, RNA 뿐만 아니라 여러 메타정보들이 합쳐진 의료정보학의 세계에서 가치 있는 데이터를  찾아내기  위해  많은  연구자들이  노력을  쏟고  있다. 본 강의에서는 바이오 분야에서의 머신러닝 연구와 산업계에서 적용하고 있는 트렌드에 대해 다뤄보고자 한다.

  머신러닝, 딥러닝의 기초 이론 및 실습

대중화된  머신러닝,  딥러닝의  연구와  적용은  하드웨어의  스펙이  받쳐주었기  때문이다. 앞으로 연구 진행의 플레이그라운드로써 잘 활용할 수 있는 Google 社 의 Colab을 간략히 알아본다. 그리고 Colab에서 tensorflow를 활용하여 간단한 바이오 데이터 머신러닝 모델을 만들고 보고 평가를 진행하고자 한다.

 

- 2일차

  딥러닝 학습 기초 및 프레임워크 소개

딥러닝 또한 결국 코드(Code). 코드 상의 큰 그림을 먼저 알고나서 시작하면 응용  사례를 조금 더 깊이있게 이해할 수 있다. 이 섹션에서는  딥러닝  학습  코드가  어떻게 부품화 되어 있는 지 살펴보며, feed forward, backpropagation 등의 이론적인 개념들을 코드와 연결시켜보고자 한다.

  유전체 데이터를 이용한 변이 판독기 학습

딥러닝 이론 강의와딥러닝 학습 기초 및 프레임워크 소개에서 배운  내용을  바탕으로 public 유전자 변이 데이터를 활용하여 변이 병원성 판독기 학습 데모를 진행합니다. 데이터 전처리부터 최고 버전  저장까지  학습의    과정을  해설하며 모델을 평가하는 방법들과 실전 팁을 공유합니다.

상기 교육내용은 교육기관 및 강사 사정에 의해 변경될 수 있음.

3.        교육 대상

      모집대상 : 유전체 분석 관련 기업이나 연구소 등에 재직 중이며,

머신러닝, 딥러닝 분석에 관심 있거나 분석을 공부하고 싶으신 분

               : 50(신청자 중 분석실무자 우선으로 50선발, 문자메세지로 통보 예정)

4.        교육 신청

      신청기간 : 2021518() 17시까지

      신청방법 : 온라인 신청페이지 ( http://naver.me/FzHboo0e )에서 접수

5.        교육 장소

      온라인 비대면 진행(ZOOM 플랫폼 사용, 참가방법은 추후 문자메세지로 안내 예정)

6.        문의 사항

      교육진행 문의 : 한국바이오협회 유전체 분석 교육 담당자,

- 전화 : 031-628-0032, 이메일 : winner@koreabio.org

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