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신약개발에 한정되지 않고 전반적인 인공지능 강의라면 유튜브에도 많이 있고 블로그, 깃허브에도 잘 정리 되어 있어요. 소스 포함해서요.  또한 유료 교육 사이트에 현업에 계신 분들이 직접 강의를 하시는 경우도 많으니 찾아보시면 좋을 것 같아요.  저의 경우 패스트 캠퍼스를 이용해서 유료 강의를 들었었는데, 도움이 많이 되었습니다.  이론에서 실습까지 따라할 수 있답니다. 하지만, 주의하실 점은 실행환경이 다르면 실습하기도 쉽지 않을 수 있습니다. 가령 GPU가 탑재된 컴에서 실습을 진행하는 경우, 컴에 GPU가 없다면 쉽지 않겠지요. 그러면 google colab에서 진행할 수도 있는데, 코드가 그때마다 약간씩 달라져서 초보의 경우는 시간이 많이 걸리기도 한답니다. 하지만 이런 과정을 거치다 보면 더 실력이 단단해지겠지요. ^^  제가 패스트캠퍼스에서 간단하게 찾아 보니 신약개발 관련해서도 있네요. 더 다양한 강좌가 있을 수 있으니 꼼꼼하게 검색해보시고 교육들어보시는 것도 추천합니다.  https://fastcampus.co.kr/data_online_bioai  도움이 되시면 좋겠네요~

요즘 인공지능에 대한 관심이 높은 것이 사실 입니다. 너도 나도 인공지능에 관심을 갖고, 인공지능으로 모든 것을 해결할 수 있으리라 생각합니다. 인공지능 때문에 많은 직업들이 사라질거라는 걱정들도 있습니다. 장기적으로는 그렇지만, 제 생각엔 가까운 미래에 그렇게 되지는 않을 것 같습니다. 

인공지능이라는 것이 사실 기계학습을 통해 인간을 대신해서 숨겨진 패턴을 찾아내는 과정이죠. 사람이 수십 년에 걸쳐서 한 분야에 지식을 쌓고 연구를 하면서 추론과 검증을 통해 자연의 법칙을 찾아 나아가는 과정을 기계적으로 실행하는 거죠. 다른 점이라면 지치지 않고,  빠르게 반복학습을 한다는 점입니다.  하지만 지금으로선 인공지능도 초기 단계에서 사람의 개입이 매우 중요합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 신뢰도가 높은 양질의 데이터셋, 즉 학습자료가 있어야 한다는 거죠. 이러한 것을 초기에 구축하는데 많은 돈과 인력이 필요합니다. 

요즘 세간에 관심이 집중되고 있는 Chat GPT만해도 위키를 엄청 학습시켰다고 합니다. 위키를 선택한 이유는 아무래도 오픈소스이므로 구축비용이 안들기 때문이죠. 신약개발에 인공지능을 활용하려면 위키에 버금가는 학습데이터가 있어야 하는데.... 이런 데이터가 없다면 쉽사리 시도하기 힘들 겁니다.  우선 현실을 가늠해볼 필요가 있다고 생각합니다.

신약개발 관련 인공지능 강좌라고는 하지만, 사실 별거 없다고 생각합니다. 신약개발 종사자라면 의약화학이나 cheminformatics같은 부분은 대부분 기본적으로 어느 정도 알고 계실 부분일겁니다. 인공지능 응용에 필요한 데이타구조론이나 프로그램밍툴(파이선, R-패키지) 등에 대한 내용이 생소한 부분일겁니다.  사실 이런 일을 하려고할 때 최적의 조합은 인공지는 툴에 어느 정도 이해가 있는 신약개발자와 신약개발업무에 이해가 있는 인공지능데이타 전문가가 한 팀으로 일하는 것이 아닐까 생각합니다.