如何將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生命科學(xué)？Jeff Dean 有本書(shū)籍推薦

本文作者：黃善清

2019-04-26 12:53

導(dǎo)語(yǔ)：亞馬遜正在預(yù)售

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：近日，一本名為《生命科學(xué)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)：將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于基因組學(xué)、顯微術(shù)、藥物發(fā)現(xiàn)及更多》（《Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More》）的科普書(shū)籍在亞馬遜上預(yù)售，原書(shū)作者在推特上的「吆喝」，成功獲得了 Jeff Dean 等一眾大牛的點(diǎn)贊。

根據(jù)亞馬遜頁(yè)面介紹，該書(shū)籍由 O'Reilly Media 出版，將于2019年4月28日開(kāi)始出售，合著作者一共有 4 名：

Bharath Ramsundar —— Computable 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官，Computable 是一家區(qū)塊鏈公司，致力于為 AI 應(yīng)用程序構(gòu)建分散的數(shù)據(jù)市場(chǎng)。此外，Bharath 還是 DeepChem.io 的首席開(kāi)發(fā)者兼創(chuàng)建者，DeepChem.io 是一款基于 Tensorflow 的開(kāi)源軟件包，旨在使藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)使用變得更加普及，他還是 molecularnet.ai 基準(zhǔn)套件的共同創(chuàng)建者。
Peter Eastman —— 在斯坦福大學(xué)生物工程系專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)計(jì)算化學(xué)與生物學(xué)軟件。
Pat Walters —— Relay Therapeutics 的 Computation＆Informatics 小組的負(fù)責(zé)人。該研究小組專(zhuān)注于推動(dòng)藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的計(jì)算應(yīng)用研發(fā)。
Vijay Pande —— Andreessen Horowitz 的合伙人，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)公司在生物學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的企業(yè)投資，當(dāng)中包括計(jì)算應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域，主要是一些廣泛應(yīng)用于生物學(xué)和醫(yī)療保健領(lǐng)域的產(chǎn)品，作為推動(dòng)科學(xué)變革進(jìn)步的努力。他還是斯坦福大學(xué)生物工程系的兼職教授，他在計(jì)算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)的交叉領(lǐng)域頗有創(chuàng)見(jiàn)，開(kāi)創(chuàng)了計(jì)算方法及其在醫(yī)學(xué)和生物學(xué)方面的應(yīng)用，成功發(fā)表 200 余種出版物，且獲得兩項(xiàng)專(zhuān)利與兩種新型藥物治療權(quán)利。

簡(jiǎn)而言之，這是一本關(guān)于生命科學(xué)領(lǐng)域 DL 應(yīng)用的科普書(shū)籍，具體內(nèi)容介紹如下：

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了顯著的成果。如今它對(duì)整個(gè)科學(xué)領(lǐng)域造成沖擊，尤其是生命科學(xué)領(lǐng)域。這是一本實(shí)用性極強(qiáng)的書(shū)籍，專(zhuān)門(mén)指導(dǎo)開(kāi)發(fā)人員與科學(xué)家們?nèi)绾螌⑸疃葘W(xué)習(xí)用于基因組學(xué)、化學(xué)、生物物理學(xué)、顯微術(shù)、醫(yī)學(xué)分析以及其他更多領(lǐng)域。
為了培養(yǎng)開(kāi)發(fā)人員與科學(xué)家群體將自身技能應(yīng)用于生物學(xué)、遺傳學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)等科學(xué)應(yīng)用的能力，本書(shū)專(zhuān)門(mén)介紹幾種深層網(wǎng)絡(luò)的原型。通過(guò)本書(shū)，你將有機(jī)會(huì)關(guān)注到將物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)和醫(yī)學(xué)聯(lián)系到一塊的新療法案例研究——這是科學(xué)領(lǐng)域最有代表性的挑戰(zhàn)之一。
了解講機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于分子數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)
了解為何深度學(xué)習(xí)對(duì)于遺傳學(xué)和基因組而言說(shuō)是強(qiáng)而有力的工具
通過(guò)深度學(xué)習(xí)理解生物物理系統(tǒng)
通過(guò) DeepChem 簡(jiǎn)單了解機(jī)器學(xué)習(xí)
使用深度學(xué)習(xí)來(lái)分析顯微圖像
通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)掃描進(jìn)行分析
了解變分自編碼器與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
解釋你的模型正在做什么，以及是如何運(yùn)作的