AI 서재
책으로 읽는 AI서재
한 권을 고르고, 목차에서 차례대로 읽을 수 있게 정리했습니다.

대학생을 위한 교양 인공지능
프랑스어·한국어 쌍어판
372쪽 PDF. 인공지능의 기본 개념과 대학 생활에서 AI를 쓰는 방법을 두 언어로 읽는 교재입니다.
한국에 유학 온 외국인 학생들은 이 교재를 무료로 마음껏 내려받아 사용해도 좋습니다. 개인 학습과 수업 자료로 쓰고, 필요한 부분을 인쇄해 공부해도 좋습니다.
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대학생을 위한 교양 인공지능
러시아어·한국어 쌍어판
372쪽 PDF. 인공지능의 기본 개념과 대학 생활에서 AI를 쓰는 방법을 두 언어로 읽는 교재입니다.
한국에 유학 온 외국인 학생들은 이 교재를 무료로 마음껏 내려받아 사용해도 좋습니다. 개인 학습과 수업 자료로 쓰고, 필요한 부분을 인쇄해 공부해도 좋습니다.
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대학생을 위한 교양 인공지능
베트남어·한국어 쌍어판
372쪽 PDF. 인공지능의 기본 개념과 대학 생활에서 AI를 쓰는 방법을 두 언어로 읽는 교재입니다.
한국에 유학 온 외국인 학생들은 이 교재를 무료로 마음껏 내려받아 사용해도 좋습니다. 개인 학습과 수업 자료로 쓰고, 필요한 부분을 인쇄해 공부해도 좋습니다.
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대학생을 위한 교양 인공지능
라오스어·한국어 쌍어판
372쪽 PDF. 인공지능의 기본 개념과 대학 생활에서 AI를 쓰는 방법을 두 언어로 읽는 교재입니다.
한국에 유학 온 외국인 학생들은 이 교재를 무료로 마음껏 내려받아 사용해도 좋습니다. 개인 학습과 수업 자료로 쓰고, 필요한 부분을 인쇄해 공부해도 좋습니다.
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대학생을 위한 교양 인공지능
몽골어·한국어 쌍어판
372쪽 PDF. 인공지능의 기본 개념과 대학 생활에서 AI를 쓰는 방법을 두 언어로 읽는 교재입니다.
한국에 유학 온 외국인 학생들은 이 교재를 무료로 마음껏 내려받아 사용해도 좋습니다. 개인 학습과 수업 자료로 쓰고, 필요한 부분을 인쇄해 공부해도 좋습니다.
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다국어로 읽는 대학생 교양 인공지능
한국어 원문과 외국어 번역을 함께 실은 유학생용 교재입니다. 각 책 소개 페이지에서 PDF를 받을 수 있습니다.
[AI서재] 인공지능이 여는 생명과학의 새 시대 - 목차

인공지능이 여는 생명과학의 새 시대
드라이랩과 웨트랩의 융합부터 단백질 설계와 자율 실험실까지
김경진 변호사
인공지능이 여는 생명과학의 새 시대
생명과학 연구의 무대가 시험관에서 데이터와 알고리즘으로 확장되는 2026년의 기록입니다. 드라이랩과 웨트랩의 융합, 알파폴드와 단백질 3차원 구조 예측 혁신, 디퓨전 기반의 단백질 및 항체 신규 설계, 게놈 언어 모델, 화학물질 가상 스크리닝과 전사체 기반 신약 발굴, 단일 세포 분석, 자율 로보틱 실험실과 바이오 AI 안전 거버넌스까지 열네 장 서른한 절로 정리했습니다.
이 책은 인공지능으로 정리 제작된 것입니다. 전 세계의 주요 언어로된 자료를 수집 종합한 것입니다.
제작 참고자료가 모인 공개 NotebookLM: 자료 보관소 열기
노트북 엘엠은 소스가 어느 언어로 작성됐는지는 질문 언어를 제한하지 않습니다. 한국어 사용자는 한국어로 묻고 한국어로 답을 받을 수 있으며, 다른 나라의 독자도 자신의 언어로 질문과 답변을 이어갈 수 있습니다. NotebookLM에서 ‘설정’을 열고 ‘출력 언어’를 원하는 언어로 지정하면 질문 답변과 생성 결과가 지정된 언어를 기준으로 출력됩니다.
1장 인공지능 기반 바이오 R&D의 패러다임 전환
1.1 드라이랩(Dry Lab)과 웨트랩(Wet Lab)의 상호 보완적 융합 및 다학제적 커리어 모델
1.2 생물학적 지식의 전파와 창출: 학계와 산업계의 변화
2장 생물학 데이터의 기하학적 표현 학습과 다중 모달 정렬
2.1 단백질, 유전자, 텍스트 언어 간의 모달리티 정렬(Multimodal Alignment)과 대조 학습
2.2 고차원 오믹스 데이터를 저차원 잠재 표현(Latent Representation) 공간으로 압축하는 임베딩 원리
3장 단백질 3차원 구조 예측 혁신
3.1 아미노산 서열 기반의 고정밀 입체 구조 예측 원리와 수학적 기초
3.2 AlphaFold, AlphaFold2, AlphaFold3 아키텍처 및 거대 단백질 복합체 상호작용 예측의 진화
3.3 실험적 프로테오믹스(Structural Proteomics) 데이터와 기계학습 모델의 구조적 상호 유도
4장 생성형 바이오 모델을 활용한 단백질 및 항체 신규 설계 (De Novo Design)
4.1 디퓨전(Diffusion) 모델 및 플로우 매칭(Flow Matching) 기반의 물리적 단백질 구조 생성
4.2 항체 CDR 설계와 생체 적합성 극대화를 위한 선호도 정렬(Preference Optimization) 기술
4.3 멀티태스크 추론과 언어적 CoT 기술을 단백질 구조 이해에 주입한 Proteo-R1 모델
5장 게놈 수준의 DNA 언어 모델과 생물학적 코드 해석
5.1 DNA 유전체 전체 서열을 학습하는 뉴클레오타이드 기반 언어 모델의 사전 학습
5.2 100만 염기쌍 스케일의 초장기 맥락을 단일 염기 해상도로 읽는 Evo 및 Evo2 아키텍처
6장 미생물의 유전체 분석 및 기능적 추론
6.1 유전체 서열 기반 미생물 생리적 지표 예측 및 대사 물질 탐색을 위한 GGBound 에이전트
6.2 오페론(Operon) 구조 및 미생물 조절 경로 해석을 위한 전문가 융합 프레임워크(MicroFuse)
7장 AI 기반 컴퓨터 가상 스크리닝 및 화학물질 설계
7.1 표적 결합 포켓과 화합물 간 3차원 분자 도킹(Docking) 및 약물-표적 친화도(DTA) 가상 스크리닝
7.2 데이터 희소성(Data Scarcity) 극대화를 극복하는 능동 학습(Active Learning)과 SPADE 프레임워크
8장 전사체 매핑 가이드 신약 후보물질 발굴
8.1 환자의 대사 경로와 조절 구조를 인지하는 표적 항암제 가상 탐색 기법
8.2 대규모 유전자 발현(Transcriptome) 데이터를 활용한 소분자 화합물 역설계
8.3 부작용 방지 재설계를 가이드하는 Precedent-Guided Co-Scientist 아키텍처
9장 단일 세포 데이터 전처리와 임베딩 기술
9.1 단일 세포 전사체 분석(scRNA-Seq) 기술 및 이종 대형 오믹스 데이터의 인접성 정렬
9.2 전사체 데이터 고유의 노이즈 극복을 위한 결측값 대치(Imputation) 벤치마킹 분석
10장 단일 세포 상태 전이와 동적 섭동 반응 분석
10.1 시간 흐름에 따른 세포 발달 궤적 및 외부 섭동 자극 시 전사체 변화 모델링 (Chreode)
10.2 수만 개의 유전자 간 동적 경쟁 상호작용을 계산하는 시그모이드 어텐션(Sigmoid Attention)
11장 AI 에이전트 구동형 합성생물학 및 유전자 회로 설계
11.1 유전체 및 조절 설계 자동화를 위한 대규모 생물학 에이전트 구동
11.2 자율적 유전자 회로 설계를 위한 계층적 검증 기반 강화 학습(GenCircuit-RL)
12장 미래형 자율 로보틱 실험실 (Self-Driving Lab)
12.1 액체 핸들링 로봇 자동화 스크립트 도출 및 PCR/실험 실행 자동화 최적화 (AutoPCR)
12.2 다중 에이전트 자율 루프 기반 신약 물질 발굴 및 실험 Validation 결합 루프 (Latent-Y)
13장 생성형 바이오 AI의 이중적 사용 (Dual-Use) 방지 및 안전 가이드라인
13.1 AI 설계 병원체 생성 위험 및 바이러스 합성 시나리오에 대응하는 필터링의 중요성
13.2 바이오 위협 사전 통제를 위한 AI 기초 모델 구축 초기 안전 전문가 참여 프레임워크
14장 바이오 AI 글로벌 거버넌스 및 인간의 책임
















