2020년도 6월 한국생물공학회 교육 워크샵 안내

1. 교육 목적

생물공학 연구자들에게 기계학습의 원리와 종류 및 자신에게 맞는 기계 학습 알고리즘을 스스로 선택할 수 있도록 하고 대표적인 기계학습 프로그램인 python 기반 keras 라이브러리를 이해할 수 있도록 python 프로그래밍 기초 및 기계학습 알고리즘을 python으로 구현하는 법 등을 학습하도록 함. 이와 더불어 기계학습을 이용한 연구의 사례들도 소개받을 수 있도록 함.

2. 교육 개요

○ (교육명) 생물공학 × 기계학습

○ (일정) 2020년 6월 25일(목) 13:00 ~ 18:00

○ (장소) 수원컨벤션센터 강의실

※ 본 교육은 2020 한국생물공학회 춘계학술발표대회 및 국제심포지엄 기간 중 진행됨

○ (개설과정) (이론 교육) 머신러닝 기초 및 코딩

(실습 교육) python programming 기초

○ (등록기간) 2020. 4. 13(월) ~ 6. 5(금) 마감

○ (대  상) 바이오 분야 재직·연구자, 대학원생

○ (준비물) Python 프로그래밍 언어 패키지가 설치된 노트북 혹은 휴대용 기기 (※실습에 필요)

※ Python 패키지의 설치법은 워크샵 전 공지예정

3. 교육 신청 방법

○ (신청방법) 온라인으로 교육 신청서 제출 및 등록비 납부

○ (등록비) 일반 150,000원 / 학생 100,000원

○ 수료조건: 해당 과정 교육시간의 80% 이상 수강 시 수료됩니다.

4. 과정안내 및 문의

○ (문의처) 한국생물공학회 Tel 02-557-2526, e-mail : ksbb@ksbb.or.kr

5. 프로그램

날짜 (요일)	시간	발표자		강의제목
6. 25(목)	12:00~12:50			등록
	13:00~13:50 (50′)	김현욱 교수 (KAIST)		[이론] 바이오 빅데이터와 머신러닝
	13:50~14:40 (50′)	김재광 박사 (성균관대)		[이론] Introduction to Machine Learning
	14:40~15:00			Coffee break
	15:00~16:50 (1h 50′)	김재광 박사 (성균관대)		[실습] Python Programming 기초 실습
	16:50~17:00			Coffee break
	17:00~17:50 (50′)	김동혁 교수 (UNIST)		[이론] Basic Machine Learning Coding
	17:50~18:00			설문 및 질의 응답

6. 이론교육내용

1	2020. 6. 25 (목)		김현욱 교수
	13:00~13:50		바이오 빅데이터와 머신러닝
내용 요약
- 빅데이터 시대의 생명공학 데이터 준비의 중요성: 데이터베이스의 효율적 접근 및 데이터 전처리 올바른 기계학습을 위한 정확한 문제 정의
연사 약력
김현욱 교수 ehukim@kaist.ac.kr Assistant Professor, Department of Chemical and Biomolecular Engineering Adjunct Professor, KAIST Institute for Artificial Intelligence Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) Education B.S., Biotechnology, Yonsei University (2005) M.S., Chemical & Biomolecular Engineering, KAIST (2007) Ph.D., Chemical & Biomolecular Engineering, KAIST (2011) Research and Professional Interests Biotechnology; Systems biology; Biological networks; Systems medicine; Metabolic engineering; Software development Lab webpage https://sites.google.com/view/ehukim

2	2020. 6. 25 (목)		김재광 박사
	13:50~14:40		Introduction to Machine Learning
내용 요약
-Introduction to Machine Learning -k-NN -Linear Regression -Model Analysis (Overfitting, Generalization, Cross Validation)
연사약력
김재광 박사 linux@skku.edu Lecturer, Department of Applied Artificial Intelligence, School of Convergence, Sungkyunkwan University Education Ph.D. Sungkyunkwan University(2014) M.S. Sungkyunkwan University(2006) B.S. Sungkyunkwan University(2004) Research Interests Recommendation & Prediction System, Intelligent System, Machine Intelligence & Learning, Pattern Analysis, etc. Lab webpage https://sites.google.com/view/skku-milab/

3	2020. 6. 25 (목)		김동혁 교수
	17:00~17:50		Basic Machine Learning Coding
내용 요약
- TensorFlow 설명 - Neural Network을 이용한 Regression - Convolutional Neural Network (CNN) 설명 - CNN을 이용한 Image Classification
연사약력
김동혁 교수 dkim@unist.ac.kr Assistant Professor, School of Energy and Chemical Engineering Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST) Education B.S., Computer Science and Engineering & Biological Sciences, Seoul National University (2006) Ph.D., Bioengineering, University of California San Diego (2014) Research and Professional Interests Systems biology; Machine Learning; Microbiology; Metabolic engineering Lab webpage https://sites.google.com/view/systemskimlab

7. 실습 교육

1	2020. 6. 25 (목)		김재광 박사
	15:00~16:50		Python Programming 기초 실습
요약
- 간단한 프로그램 만들기, 연산과 변수, - for 명령으로 반복, range 명령으로 변화 주며 반복 - 간단한 낙서, 정보 입력, True/False 판단, - random으로 임의의 수 뽑기, while 명령으로 반복 - 함수 정의 및 호출, 함수 응용, 낙서 응용