바이오 커넥트 : 코로나 대응 바이오 스터디

스터디 정보

저희 모임은 강의식이 아닌 자신이 스스로 공부한 내용을 여러 사람과 공유하는 스터디 방식이며, 스스로 공부하고자 하는 열정을 꼭 준비물로 가지고 와 주시고, 열심히 발표를 해주시면 더욱 감사합니다.

스터디를 하는 이유

후원사

KossLab : https://kosslab.kr/

공유폴더

https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1jc-e4OZLUf-WkfhrMBm-CDTDOWbo3OKi

교재 정보

• TensorFlow Developer Certificate : https://www.tensorflow.org/certificate

  1. Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning( https://www.coursera.org/learn/introduction-tensorflow )
  2. Convolutional Neural Networks in TensorFlow( https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow )
  3. Natural Language Processing in TensorFlow( https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow )
  4. Sequences, Time Series and Prediction( https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction )

• 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 : http://acornpub.co.kr/book/feature-ml

• XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : http://www.yes24.com/Product/Goods/89583774

• 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : http://www.yes24.com/Product/Goods/84938746

차후 스터디

• 의견 받습니다.

장소

1. 장소 : 온라인 미팅
2. 매주 금요일, 저녁 7시 30분~10시
3. 시작: 2020년 4월17일

이전 스터디 자료

• 잡 바이오 : https://github.com/biospin/job_bio
• 리얼딥 바이오 : https://github.com/biospin/realdeepbio
• 서빙 바이오 : https://github.com/biospin/serving_bio
• 비주얼 바이오 : https://github.com/biospin/visual_bio
• 딥메니아 : https://github.com/biospin/deep_menia
• 바이오케라스 : https://github.com/biospin/biokeras
• 클라우드 바이오 : https://github.com/biospin/cloudnomad_bio
• 모두의 바이오 : https://github.com/biospin/all_bio
• 알바이오플러스 : https://github.com/biospin/R_Bio_Plus
• 알바이오 : https://github.com/biospin/R_Bio
• 빅바이오 : https://github.com/biospin/BigBio
• 딥바이오 : https://github.com/biospin/DeepBio

Part 1.

seq.	날짜	내용
1	2020. 4.17	(자격증) 1. Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning : 1~2주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 1장. 머신 러닝 파이프라인, 2장. 숫자를 위한 멋진 트릭
2	2020. 4.24	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 01장: 이야기를 열며 ~ 02장: 실습환경 구축
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 1장 ~ 2장. 차세대 염기서열 분석
3	2020. 5. 8	(자격증) 1. Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning : 3~4주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 3장. 텍스트 데이터: 플래트닝, 필터링, 청킹
4	2020. 5.15	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 03장: XAI 개발 준비
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 3장. 게놈 데이터 다루기

Part 2.

seq.	날짜	내용
1	2020. 5.22	(자격증) 2. Convolutional Neural Networks in TensorFlow : 1~2주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 4장. 피처 스케일링의 효과: BoW에서 tf-idf로
2	2020. 5.29	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 04장: 의사 결정 트리
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 4장. 집단유전학
3	2020. 6. 5	(자격증) 2. Convolutional Neural Networks in TensorFlow : 3~4주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 5장. 범주형 변수: 로봇닭 시대에 달걀 개수 세기
4	2020. 6.12	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 05장: 대리 분석
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 5장. 집단유전학 시뮬레이션

Part 3.

seq.	날짜	내용
1	2020. 6.19	(자격증) 3. Natural Language Processing in TensorFlow : 1~2주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 6장. 차원 축소: PCA로 데이터 팬케이크 납작하게 만들기
2	2020. 6.26	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 06장: 필터 시각화(Filter Visualization)
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 6장. 계통 발생학
3	2020. 7. 3	(자격증) 3. Natural Language Processing in TensorFlow : 3~4주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 7장. k-means 모델 스태킹을 통한 비선형 피처 생성
4	2020. 7.10	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 07장: LRP(Layer-wise Relevance Propagation)
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 7장. 단백질 데이터 뱅크 사용하기

Part 4.

seq.	날짜	내용
1	2020. 7.17	(자격증) 4. Sequences, Time Series and Prediction : 1~2주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 8장. 피처 생성 자동화: 이미지 피처 추출과 딥러닝
2	2020. 7.24	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 08장: 실전 분석 1: 의사 결정 트리와 XAI
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 8장. 생명정보학 파이프라인
3	2020. 7.31	(자격증) 4. Sequences, Time Series and Prediction : 3~4주
		(파이션) 피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 - 9장. 다시 피처로: 학술 논문 추천 시스템 구축
4	2020. 8. 7	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 09장: 실전 분석 2: LRP와 XAI
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 9장. 파이썬으로 유전체 빅데이터 다루기
5	2020. 8.14	(자격증) 전체 정리
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 10장. 생명정보학의 다른 주제들
6	2020. 8.21	(인공지능) XAI 설명 가능한 인공지능 : 10장: 이야기를 닫으며 ~ 11장: 참고자료
		(생명정보) 파이썬을 활용한 생명정보학 2/e : 11장. 고급 차세대 염기서열 분석