Buch, Deutsch, 224 Seiten, Format (B × H): 165 mm x 239 mm, Gewicht: 476 g
Reihe: Animals
Buch, Deutsch, 224 Seiten, Format (B × H): 165 mm x 239 mm, Gewicht: 476 g
Reihe: Animals
ISBN: 978-3-96009-130-1
Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH
Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life SciencesBietet Ihnen zahlreiche Einstiegspunkte für die Anwendung von Deep Learning in den Biowissenschaften und in der MedizinZeigt grundlegende Techniken des Deep Learning und führt in den Einsatz der Python-Bibliothek DeepChem einBehandelt auch Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
Ramsundar / Eastman / Walters
Ramsundar, B: Deep Learning für die Biowissenschaften jetzt bestellen!
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
Zielgruppe
Wissenschaftler und Programmierer in den Life Sciences, die Grundkenntnisse in Machine Learning besitzen
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizinische Mathematik & Informatik
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Angewandte Biologie Bioinformatik
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizintechnik, Biomedizintechnik, Medizinische Werkstoffe
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Bioinformatik
- Technische Wissenschaften Sonstige Technologien | Angewandte Technik Medizintechnik, Biomedizintechnik
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