《人工智能与药物研发基础》

在过去十年中，我们不断打造AI+X的产品，在AI+医疗领域耕耘甚多，从基于计算机视觉的消化内镜智能增强系统“鹤影”到基于知识图谱和大语言模型的中医智能辅助开方系统“方问”，并将其应用于新型中成药研制。我们研发的肺癌早筛系统“逸影”连续攻克小肺结节识别，沿时间轴配准，CT结果超清化等多个技术难点，令同行叹为观止。在癌症治疗上正在向细胞免疫疗法迈进，摩拳擦掌准备切入TCR-T新型疗法的算法设计问题。我们乐意把在AI+医疗、AI+药物研发等方面积累的丰富经验与大家分享，使大家迅速成长为有关领域的知识掌握者，知情人。我们乐意与所有在应用领域有场景、有需求、有创业想法的观众学员成为朋友、长期合作伙伴，共同切磋，共商大计。

课程亮点：

• 针对初学者的理论性学习。
• 首先，会针对该领域的相关术语进行解释，比如生物或者药理学中的名词、相关的机器学习名词等，让没有相关知识背景的人也能了解大部分内容。
• 其次，会列举论文案例进行解释与说明，运用大量图片帮助大家理解一些简单的模型的思路与过程。
• 最后，这里不涉及具体的代码编写与复杂的大模型，旨在让初学者从理论上和概念上简单的认识到人工智能在药物研发中的作用。
  

课程大纲：
第一章节：人工智能与药物研发简介与小分子表征
讲述人工智能在药物研发流程中的应用场景，与人工智能需要解决的药物研发过程问题。并首先开始介绍小分子的数据表征方法，提供几个简单的案例进行讲解。
1、Ai与药物设计的发展与AI在药物设计中的应用
2、药物设计中AI须解决的“五大挑战”
3、基于专业知识的小分子表征
4、基于字符串的、基于图与图像的小分子表征

第二章节：分子数据的表征
讲述蛋白质与核酸的分子数据表征方法，并提供几个案例进行讲解。
5、基于序列固有性质的蛋白质表征
6、基于物理化学性质的蛋白质表征
7、基于结构性质的蛋白质表征与蛋白质表征相关工具
8、基于序列信息的核酸特征表征
9、基于物理化学性质、二级结构的核酸特征表征


第三章节：药物标靶发现与识别
从基因组学、蛋白质序列、蛋白质结构以及生物分子网络三个方面详细介绍人工智能对药物标靶识别的推动作用。
10、生物组学分析与药物标靶发现
11、基于序列的蛋白质可药靶性发现
12、基于结构与网络的可药靶性识别

第四章节：药物重定位与其它机器学习应用
介绍药物的重定位，并初步介绍一下其它有关的机器学习应用，包括分子结构预测、分子药物生成等，这些内容比较复杂，在本课程只简单介绍一下。
13、网络病理学与药物重定位
14、分子结构预测
15、小分子药物生成与从头设计
16、其它应用场景概述

授课时间：
课程将于2024年09月30日开课，课程持续时间大约为6周。

授课对象：
有基本数学基础，对人工智能与药物研发有兴趣的有基本生物常识的初学者。
有机器学习基础，旨在快速了解该领域基础理论的有基本生物常识的初学者。

课程所需环境及软件版本：
无（不涉及具体代码）

收获预期：

• 认识到药物研发的基本过程与其中人工智能的运用环节
• 认识到分子（包括小分子、蛋白质、核酸）是如何转化为数学信息的
• 了解相关的生物学术语与生物学知识
• 了解人工智能是如何在药物标靶识别中发挥作用的
• 对其它一些复杂人工智能辅助药物研发环节起到认识，使得对该领域能有一个面度较广的认识
  

讲师简介：
冯老师

炼数成金优秀讲师，对人工智能落地药物研发技术有着深入的研究，授课风格严谨而风趣，擅长将艰涩的内容浅显的讲授，杜绝听不懂，不理解。

学习形式及报名须知：
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！

本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！

课程授课方式：
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。

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