CNN, Transformer 등 다양한 딥러닝 아키텍처를 이용한 유전체 서열 분석가 최근 활발히 진행되고 있으며, 최근에는 대규모 사전학습 기반의 DNA 파운데이션 모델도 등장하였다. 본 강좌에서는 동일한 유전체 분석 연구 실습 과제를 기반으로 하여, 기본적인 인공신경망(MLP)에서 시작하여 CNN, Transformer, DNA 파운데이션 모델까지 다양한 아키텍처를 이론과 실습을 통해 비교한다. 이를 통해 수강생은 각 아키텍처의 원리와 특성을 체험한다. 전체 실습은 Google Colab 환경에서 Python 기반으로 진행한다.