📖 시작하기 전에

안녕하세요! FoldLab에 오신 걸 환영합니다.

이 웹북은 한 가지 목표만 가지고 만들어졌습니다. "생물 공부만 해본 사람도 단백질 구조 예측 AI를 이해하고, 직접 한 번 돌려보게 만들자." 딱 그거예요.

그래서 다음과 같은 분에게 적합합니다.

• 학부에서 생물 수업 들으면서 "단백질 1차/2차/3차 구조" 정도는 들어봤다
• 알파폴드(AlphaFold)나 로제타폴드(RoseTTAFold) 얘기는 들어봤는데, 정확히 뭔지는 모르겠다
• "AI가 단백질 구조 예측한다"는 게 정확히 무슨 뜻인지 손에 잡히게 알고 싶다
• 이왕이면 내 손으로 한 번 돌려보고 싶다 (코드 한 줄 모르더라도)

이 웹북 사용법

1. 위에서 아래로, 순서대로 읽으세요

챕터들은 서로 이어집니다. 4장을 이해하려면 1~3장 내용을 알고 있어야 합니다. 건너뛰면 갑자기 어려워지는 챕터가 나올 수 있어요.

2. 각 챕터 맨 위에 "이전 챕터에서 뭐 했죠?" 박스가 있어요

바로 직전 챕터의 핵심을 30초 안에 복습할 수 있게 만들어뒀습니다. 오랜만에 돌아왔을 때 활용하세요.

3. 각 챕터 끝에 "다음 챕터로 가기 전에" 박스가 있어요

다음 챕터로 넘어가기 전에 뭘 확인하면 좋은지, 어떤 마음가짐으로 가면 좋은지 알려드립니다. "완료하고 다음 챕터로 →" 버튼을 누르면 진도가 자동으로 저장됩니다.

4. 중간중간 작은 퀴즈가 있습니다

이해했는지 스스로 점검할 수 있게요. 틀려도 괜찮아요, 정답률은 본인만 볼 수 있고 다시 시도할 수 있습니다. 강의가 아니라 동료가 옆에서 물어봐주는 느낌이라고 생각하세요.

준비물 (정말 별거 없음)

그리고 자주 받는 질문 하나:

이 웹북에서 다루는 것 / 다루지 않는 것

다루는 것 ✅

• 왜 단백질 구조 예측이 50년간 안 풀린 난제였는지
• 알파폴드와 로제타폴드가 어떻게 그 난제를 풀었는지 (감으로)
• 로제타폴드가 알파폴드와 어떻게 다른지
• 실제로 시퀀스를 가지고 구조를 예측하는 과정 (2차 공개분)
• 결과 파일을 어떻게 읽고, 어떻게 시각화하는지 (2차 공개분)

다루지 않는 것 ❌

• 딥러닝 알고리즘의 수학적 디테일 (트랜스포머 어텐션 수식 같은 거)
• Python 코드 작성법 (코드 한 줄 안 짜도 따라올 수 있게 만들었습니다)
• 알파폴드와 로제타폴드의 모델 가중치 학습 방법

우리 목표는 "이해하고, 써먹는 것"이지 "직접 모델을 다시 만드는 것"이 아닙니다.

잠깐, 한 번만 확인하고 가요