AIM_OKSC S2-11 Computational challenge: 計算生物學與人工智慧的應‪用‬ 人工智慧醫學組織 Artificial Intelligence Medicine AIM

主題: Computational challenge: 計算生物學與人工智慧的應用

講者：Yi Hsiao (PhD candidate)
背景介紹：
蕭毅 (Leo)，在取得臺灣大學的電機學士與生醫電資所碩士學位後，後在2020年前往美國密西根大學攻讀bioinformatics 的博士學位。而蕭毅也曾在美國農業部國家農業圖書館、新加坡國立大學癌症科學研究中心和臺灣AI Lab擔任實習生。其研究主題主要是針對透過癌症的蛋白基因體學資料分析，也利用機器學習的技術來進行化學資訊與電腦輔助藥物設計。在過去的研究發表裡，有針對藥物結構的藥物動力學和安全評估、幫助聚合物資料庫建立的模型開發，也在新冠肺炎疫情的前期投入老藥新用的開發。除了自身專業發展外，Leo也非常積極推動台灣生醫人才在美國的學術交流，目前擔任美國中西部生物科技年會(Midwest Taiwanese Biotechnology Association, MTBA)的會長。這次我們ＡＩＭ，非常榮幸可以順利邀請到Leo來與我們分享他一路求學的心路歷程與參與的研究。

分享內容：
1. 在台大求學時的海外與本土實習經驗，
2. 選擇赴美攻讀生物醫學資訊學博士的契機。
3. 目前博士班研究的主題與未來應用。
4. 給有志想要投身進入計算生物學或生物資訊學的後輩一些建議。

➤ 分享者背景介紹 (0:24)
➤ 從台灣大學碩士畢業後決定赴美攻讀生資博班的原因 (2:10)
➤ 曾赴美與新加坡實習的經驗分享(3:42)
➤ 於Taiwan AI Lab 的研究經驗分享(9:33)
➤ 美國博士班的選校過程分享(13:55)
➤ 博班研究的白話文介紹 (21:39)
➤ 博班研究的下一個里程碑分享(39:25)
➤ 美國中西部生物科技年會介紹 (43:50)
➤ 短期與長期的生涯規劃 (46:56)
➤ 對於未來後輩的小建議(51:11)
➤ 結語 (57:58)

歡迎大家一起收聽喔 : )
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