2019년도 12월 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 이용하여 튜토리얼을 진행함으로써, 실제로 생물공학 연구와 접목하여 기계학습을 구동해볼 수 있는 기회를 마련하고자 함.

2. 교육 개요

○ (교육명) 생물공학 × 기계학습

○ (일정) 2019년 12월 19일(목) ~ 20일(금)

○ (장소) 한국과학기술회관 중회실 (서울시 강남구)

○ (주최) 한국생물공학회

○ (개설과정) (이론 교육) 2회 과정 (실습 교육) 2회 진행

○ (등록기간) 2019. 10. 16(수) ~ 11. 22(금) 마감

○ (대  상) 바이오 분야 재직·연구자, 대학원생

○ (준비물) Docker, Keras, TensorFlow 등 기계학습 프로그래밍 언어가

설치된 노트북 혹은 휴대용 기기 (※실습에 필요)

○ (주의사항) Docker, Keras, TensorFlow 등 응용 프로그램의 설치법은

워크샵 전 안내를 통해 공지할 예정

3. 교육 신청 방법

○ (신청방법) 온라인으로 교육 신청서 제출 및 등록비 납부

○ (등록비) 일반 200,000원 / 학생 150,000원

○ (제공) 교육 자료집, 석식 제공, 조식 제공, 교육장 출입증, 수료증

4. 과정안내 및 문의

○ 강의가 정시에 시작되오니 강의 시작 10분 전까지 입실을 완료해주십시오

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

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

5. 프로그램

날짜 (요일)	시간	발표자		강의제목
2019. 12. 19	11:00~12:30			등록
	12:30~13:20	김재광 교수		이론교육 1 Basic Machine Learning
	13:30~14:20	김재광 교수		이론교육 2 Neural Networks
	14:20~14:40			Coffee break
	14:40~16:10	김하성 박사		튜토리얼 1 Docker와 Keras를 활용한 기계학습 실습 (1)
	16:10~16:30			휴식 및 개별 토론
	16:30~18:00	김하성 박사		튜토리얼 1 Docker와 Keras를 활용한 기계학습 실습 (2)
	18:00~20:00			정리 및 석식
2019. 12. 20	09:00~10:30	박대찬 교수		튜토리얼 2 DNA 서열에 대한 Keras 실전 연습 (1)
	10:30~10:50			휴식 및 개별 토론
	10:50~12:20	박대찬 교수		튜토리얼 2 DNA 서열에 대한 Keras 실전 연습 (2)
	12:20~12:40			설문 및 질의 응답

6. 이론교육

1	2019. 12. 19 (목)		김재광 교수
	12:30~13:20		Basic Machine Learning
내용 요약
-Introduction to Machine Learning -k-NN -Linear Regression -Model Analysis (Overfitting,Generalization,Cross Validation)

2	2019. 12. 19 (목)		김재광 교수
	13:30~14:20		Neural Networks
내용 요약
-Artificial Neural Networks (Math for NN, Neural Networks 1,2,3) -Convolutional Neural Networks (Convolutional Neural Netowrk 1,2,3)

7. 튜토리얼 교육

1	2019. 12. 19 (목)		김하성 박사
	14:40~18:00		Docker와 Keras를 활용한 기계학습 실습
요약
- 컨테이너기반 플랫폼 Docker 사용법 소개 및 이미지 설치 - 원활한 실습을 위해 사전 (환경) 설정 필수 (윈도우 10이상, 노트북 BIOS hardware virtualization 사용 설정, 64bt 프로세서, 4G RAM 이상, https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/) - python 및 Keras 소개 - 바이오데이터 (DNA 서열, mRNA 발현, 단백질 활성 정량화) 소개 - Keras를 이용한 classification 및 regression 실습 - Keras를 이용한 CNN 실습

2	2019. 12. 20 (금)		박대찬 교수
	09:00~12:40		DNA 서열에 대한 Keras 실전 연습
요약
Practical primer on CNN in genomics: From DNA sequences to Keras CNN practice using Keras for engineering of regulatory DNA sequences: Learning from yeast screening experiments in synthetic biology

8. 연사 약력

김재광 교수 linux@skku.edu

Visitng Professor, College of Software, Sungkyunkwan University

- Education

Ph.D. Sungkyunkwan University(2014)

M.S. Sungkyunkwan University(2006)

B.S. Sungkyunkwan University(2004)

- Research Interests

Recommendation &PredictionSystem, IntelligentSystem, MachineIntelligence&Learning,

Pattern Analysis, etc.

- https://sites.google.com/view/skku-milab/

김하성 박사 haseong@kribb.re.kr

한국생명공학연구원, 합성생물학전문연구단, 선임연구원

- Education

Oct. 2008	~    July. 2012	박사, 전자과, 임페리얼칼리지런던, 영국

Mar. 2004	~     Feb. 2006	석사, 생물정보학, 서울대학교

Mar. 1996	~     Feb. 2004	학사, 원예과학, 고려대학교

- Experience

Oct. 2012	~    Current	선임연구원, 합성생물학전문연구단, 한국생명공학연구원

July 2012	~    Oct. 2012	박사후 연구원, 통계학과 서울대학교

May. 1997	~    Oct. 1999	비트컴퓨터

- Research Interest

1) 유전자회로/인공유전체 설계 및 표준화 2) 바이오센서/메타지놈 연계 AI 모형

3) 확률 기반 세포 모델링 4) Lab automation

박대찬 교수 dpark@ajou.ac.kr

Assistant Professor, Department of Biological Sciences, Ajou University

- Education and training

Post-doc, Chemical Engineering, University of Texas at Austin (2016)

Ph.D. Genomics and Bioinformatics, University of Texas at Austin (2014)

B.S. Biological Sciences, Seoul National University (2008)

- Experience

Assistant Professor, Ajou University, 2018-Present

Senior Researcher, Korea Institute of Science and Technology, 2016-2018

- Research Interests

Next Generation Sequencing data analysis, Antibody repertoire analysis, Cancer genomics big data analysis