1장. 왜 생명과학인가?
__딥러닝은 왜 필요한가?
__현대 생명과학은 빅데이터를 다룬다
__무엇을 배우는가?
2장. 딥러닝 소개
__선형 모델
__다층 퍼셉트론
__모델 학습하기
__검증하기
__정규화
__하이퍼파라미터 최적화
__다른 유형의 모델들
____합성곱 신경망
____순환 신경망
__더 읽을거리
3장. DeepChem을 이용한 머신러닝
__DeepChem의 기본 데이터셋
__독성 분자 예측 모델 만들기
__MNIST 데이터셋으로 필기 인식 모델 만들기
____MNIST 필기 인식 데이터셋
____합성곱 신경망으로 필기 인식하기
__소프트맥스와 소프트맥스 교차 엔트로피
__결론
4장. 분자 수준 데이터 다루기
__분자란 무엇인가?
____분자 간 결합
____분자 그래프
____분자 구조
____분자 카이랄성
__분자 데이터 피처화
____SMILES 문자열과 RDKit
____확장 연결 지문
____분자 표현자
__그래프 합성곱
__용해도 예측 모델
__MoleculeNet
__SMARTS 문자열
__결론
5장. 생물물리학과 머신러닝
__단백질의 구조
____단백질 서열
__단백질 3차원 구조를 예측할 수 있을까?
____단백질-리간드 결합
__생물물리학적 피처화
____그리드 피처화
____원자 피처화
__생물물리학 데이터 사례 연구
____PDBBind 데이터셋
____PDBBind 데이터셋 피처화
__결론
6장. 유전학과 딥러닝
__DNA, RNA, 단백질
__실제 세포 내에서 일어나는 일
__전사인자의 결합
____전사인자의 결합을 예측하는 합성곱 모델
__염색질 접근성
__RNA 간섭
__결론
7장. 현미경을 위한 딥러닝
__현미경에 대한 간략한 소개
____현대의 광학현미경
__회절 한계
____전자현미경과 원자현미경
____초고해상도 현미경
____딥러닝과 회절 한계
