Formación: “Applied AI/ML algorithms to solve synthetic and drug design problems using KNIME analytical platform”

Fecha: 20 de junio de 2024
2 horas. 16-18 h

Tipo de acción: Formación Online (Streaming vía ZOOM)

El docente dará la formación en inglés, pero las preguntas y las respuestas se harán en castellano.

A los alumnos se les proporcionará documentación previa a la realización de la sesión.

Objetivos:

Introducción a la plataforma de análisis KNIME y ejemplos prácticos de machine learning aplicados a reacciones químicas y diseño de fármacos.

Dirigido a:

Químicos, Biólogos, Farmacéuticos, Ingenieros Químicos, Ingenieros agrónomos, médicos, investigadores y técnicos de las industrias química, farmacéutica y salud.

Temario:

1. Introduction
2. Chemist´s Toolbox (KNIME analytical platform)
3. Organic Chemistry Problems and AI-based Solutions
   1. Practical Examples
      1. Building Prediction Models (reaction yield predictions)
      2. Organic Reactions Predictions
4. Medicinal Chemistry Problems and AI-based Solutions
   1. 1. Practical Examples
         1. Building Predictive Models (pKa predictions example)
         2. Structure Activity Relationship (SAR Models)
5. Summary

Lugar: Zoom

Docente:
Fernando Fernández Huerta. Founder and Chief Scientific Officer at In&Out Science AB and Scientific Consultant at Deepmatter ltd.

Documentación: A los alumnos se les proporcionará documentación previa a la realización de la sesión.

Certificado de Asistencia.

Precio:

• Personas colegiadas/asociadas o pre colegiadas en algún Colegio Oficial de Químicos o Asociación de Químicos: 35€
• Personas colegiadas en los colegios profesionales pertenecientes a Unión Profesional de Valencia: 35€
• Personas de entidades con convenio con el ICOQCV/AQCV: Descuento sobre el precio general, según convenio.
• Precio general para personas no pertenecientes a ninguno de estos colectivos: 50€
• Precio general reducido para personas desempleadas*: 25 €

* Las personas desempleadas deberán acreditarlo mediante la presentación de documentación que lo justifique.

Plazas limitadas: 30 alumnos

Inscripción a través de: https://forms.gle/iyCiRXqN6md5Wi8r5