#藥物設計

藥物從設計階段到上市販售，需要歷經約10年的研發週期和約1億的費用投入。近年來，人工智慧技術和大數據整合已經在各行業取得成熟應用，成為推動科技創新的關鍵因素。如何透過人工智慧來加速藥物設計進程，進行了深入的思考。 本次課程聚焦於運用知識圖譜、生成式AI以及幾何深度學習來加速藥物設計的創新方法。知識圖譜以實體和實體之間的關係形式表示知識，這種形式在藥物設計領域有著重要的應用價值。它可以應用於生物醫學數據的推論和數據可視化，為研究人員提供更清晰的研究方向和藥物設計基礎。同時，生成式AI和幾何深度學習技術也成為加

藥物從設計階段到上市販售，需要歷經約10年的研發週期和約1億的費用投入。近年來，人工智慧技術和大數據整合已經在各行業取得成熟應用，成為推動科技創新的關鍵因素。如何透過人工智慧來加速藥物設計進程，進行了深入的思考。 本次課程聚焦於運用知識圖譜、生成式AI以及幾何深度學習來加速藥物設計的創新方法。知識圖譜以實體和實體之間的關係形式表示知識，這種形式在藥物設計領域有著重要的應用價值。它可以應用於生物醫學數據的推論和數據可視化，為研究人員提供更清晰的研究方向和藥物設計基礎。同時，生成式AI和幾何深度學習技術也成為加

藥物從設計階段到上市販售，需要歷經約10年的研發週期和約1億的費用投入。近年來，人工智慧技術和大數據整合已經在各行業取得成熟應用，成為推動科技創新的關鍵因素。如何透過人工智慧來加速藥物設計進程，進行了深入的思考。 本次課程聚焦於運用知識圖譜、生成式AI以及幾何深度學習來加速藥物設計的創新方法。知識圖譜以實體和實體之間的關係形式表示知識，這種形式在藥物設計領域有著重要的應用價值。它可以應用於生物醫學數據的推論和數據可視化，為研究人員提供更清晰的研究方向和藥物設計基礎。同時，生成式AI和幾何深度學習技術也成為加

藥物從設計階段到上市販售，需要歷經約10年的研發週期和約1億的費用投入。近年來，人工智慧技術和大數據整合已經在各行業取得成熟應用，成為推動科技創新的關鍵因素。如何透過人工智慧來加速藥物設計進程，進行了深入的思考。 本次課程聚焦於運用知識圖譜、生成式AI以及幾何深度學習來加速藥物設計的創新方法。知識圖譜以實體和實體之間的關係形式表示知識，這種形式在藥物設計領域有著重要的應用價值。它可以應用於生物醫學數據的推論和數據可視化，為研究人員提供更清晰的研究方向和藥物設計基礎。同時，生成式AI和幾何深度學習技術也成為加

藥物從設計階段到上市販售，需要歷經約10年的研發週期和約1億的費用投入。近年來，人工智慧技術和大數據整合已經在各行業取得成熟應用，成為推動科技創新的關鍵因素。如何透過人工智慧來加速藥物設計進程，進行了深入的思考。 本次課程聚焦於運用知識圖譜、生成式AI以及幾何深度學習來加速藥物設計的創新方法。知識圖譜以實體和實體之間的關係形式表示知識，這種形式在藥物設計領域有著重要的應用價值。它可以應用於生物醫學數據的推論和數據可視化，為研究人員提供更清晰的研究方向和藥物設計基礎。同時，生成式AI和幾何深度學習技術也成為加