본 강좌는 생물정보학 및 데이터 분석을 처음 접하는 비전공자 및 초심자를 대상으로 합니다. 이번 초급 과정에서는 고용량 오믹스(Omics) 데이터 분석에 필수적인 (1) 기존 머신러닝(Machine Learning) 기법과 (2) DNN(Deep Neural Network) 모델에 대한 간단한 이론을 정리합니다. 지도학습(Supervised learning)과 비지도학습(Unsupervised learning)의 기본 개념부터, 딥러닝의 기초가 되는 신경망(Neural network)의 원리까지 핵심 이론을 다룹니다. 이어서, 실제 유전체(genomic) 또는 전사체(transcriptomic) 데이터를 활용하여 Colab 환경에서 분석 모델을 구축하고 적용하는 실습 위주의 수업을 진행합니다. 본 강좌를 통해 수강생들은 오믹스 데이터 분석에 머신러닝과 딥러닝을 적용하는 기초 역량을 갖추게 될 것으로 기대합니다.