- 학습기간
-
현재 개설된 학습기간이 없습니다.
- 학습시간
- 41H
- 수강유형
-
고용보험환급
- 고용보험
-
고용보험 환급
환급액: 대기업 101,024원 · 중견기업 202,048원 · 우선지원기업 227,304원
- 학습비
- 252,560원
환급
온라인
학습개요
현재, 인공지능 기술은 의료 시스템에만 국한되지 않고 제약바이오 분야에서도 빠르게 성장하고 있다. 이러한 성장은 새로운 가능성과 혁신적인 기회를 제약바이오 분야에 제공하고 있으며, 그 영향은 제약 바이오 분야의 다양한 측면에서 빛나고 있다. 또한. 제약 바이오 분야에서의 디지털 전환은 데이터 분석, 결과 예측, 가상 임상 시험과 같은 신약 개발 과정을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 비용을 절감하고 제약바이오의 시장 진입을 더 빠르게 할 수 있게 도와주고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 제약 바이오 분야의 디지털 전환을 이해하고, 지능형 제약바이오의 방향과 실천과제를 도출해야 한다. 이를 위해 본 교육과정이 필요하며, 본 교육과정은 단순히 인공지능의 개념만을 습득하는 것이 아니라, 제약바이오 분야의 직무와 핵심 역량을 강화하고 디지털 전환을 주도할 수 있는 능력을 키우는데 중점을 두고 있다. 이를 통해 제약바이오 분야의 미래를 위해 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
학습목표
1. 디지털 전환의 현상과 개념에 대한 기술 및 이해 능력을 배양한다. 2. 제 4차 산업혁명과 제약바이오의 가치사슬에 대하여 기술할 수 있다. 3. 제약바이오회사의 다양한 직무의 핵심역량에 대하여 기술 및 이해능력을 제고할 수 있다. 4. 제약바이오의 디지털 전환과 단계에 대하여 기술, 이해할 수 있다.
수료기준
이러닝 과정 수료기준
| 항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
총점 |
| 반영율 |
80% |
10% |
80% |
10% |
100점 |
| 수료기준 |
80% 이상 |
평가항목 합산하여 60점 이상 |
강의목차
Step by step 디지털시대로 향하는 제약바이오* 강의목차
| 회차 |
강의명 |
| 1 |
제약바이오 기업으로의 성장 비결 |
| 2 |
우수한 품질의 의약품 생산의 비밀 |
| 3 |
제품 영업의 성공 노하우 |
| 4 |
제약바이오 기업 가치의 핵심 원동력 |
| 5 |
제약바이오 분야에서의 성과 극대화 전략 |
| 6 |
효과적인 기업 정체성 전달 방법과 전략 |
| 7 |
기업 경영과 재무 관리 노하우 구축 |
| 8 |
제약바이오 분야의 정보 관리 전략 |
| 9 |
미래를 대비한 제약바이오 분야의 흐름 파악 능력 |
| 10 |
인증 기준과 혁신 전략 |
| 11 |
글로벌 시장에서 성장하기 위한 전략과 역량 구축 |
| 12 |
디지털 시대 기업의 성공 요인과 전략 |
| 13 |
GMP의 기본 개념과 시스템 이해 |
| 14 |
안전과 청결을 잡는 올바른 기업 환경 조성 |
| 15 |
조직 내부의 효율적인 운영을 위한 필수 요건 |
| 16 |
의약품 제조 품질을 위한 기준 및 규정 |
| 17 |
생산 관리 및 문서화를 위한 기준서 작성 요령 |
| 18 |
품질 유지를 위한 검증 과정 비법 |
| 19 |
제약바이오 기업의 품질관리 비밀1 |
| 20 |
제약바이오 기업의 품질관리 비밀2 |
| 21 |
생산 및 포장 과정의 효율적인 관리 |
| 22 |
제조 위생과 제품 반품에 대한 효과적인 전략 |
| 23 |
원자재 공급으로부터 제품 출하까지의 효율적인 관리 전략 |
| 24 |
제약바이오의 현재와 미래 |
| 25 |
제약바이오 분야와 인공지능 |
| 26 |
효과적인 제약바이오 인공지능 구축 |
| 27 |
인공지능 플랫폼 계획을 통한 위험 요소 최소화 |
| 28 |
인공지능 플랫폼 구축을 위한 비용 관리의 중요성 |
| 29 |
인공지능 플랫폼 구축 요구사항 |
| 30 |
제약바이오 분야에서의 우선수위 |
| 31 |
제약바이오 분야 인공지능의 가치창출 |
| 32 |
공통 이해 명세화를 통해 바라본 개발자와 기업 |
| 33 |
플랫폼 구축을 위한 검증 필요조건 |
| 34 |
인공지능 서비스 플랫폼 설계 준비의 과정 |
| 35 |
기업 맞춤형 인공지능 플랫폼 설계 |
| 36 |
현재 제약바이오 분야의 인공지능 기능 정의 |
| 37 |
최적화된 인공지능 제약바이오 플랫폼 기능 설계 |
| 38 |
제약 바이오을 위한 최신 기술과 인터페이스 설계 |
| 39 |
최적의 제약바이오 분야 인공지능 플랫폼 완성 비결 |
| 40 |
제약바이오 데이터 수집 및 검증과정 |