人工智能生物学

人工智能生物学

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作者: 谢晖著 , 谢晖编 , 陈雪利编

出版社: 西安交通大学出版社

出版时间: 2021-09

版次: 1

ISBN: 9787569317954

定价: 79.00

装帧: 平装

开本: 16开

页数: 240页

分类: 自然科学

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本书从生命科学基础入手，详述了人工智能深度学习等技术在分子生物学、细胞生物学、遗传学、微生物学、药物发现、分子影像学和医学诊断学等领域的应用，以期给读者提供一个学习、研究和探索的起点。本书既适合生命科学专业、计算机专业、人工智能专业和人工智能交叉专业方向的本科生及研究生学习，也适合相关专业研究人员、程序开发人员和人工智能爱好者参考学习。书后附有相关交叉学科重要或难懂的专业名词的中英文释义和定义，以便各类专业背景的读者均能够较好地理解和掌握本书的内容。第一章  绪论
第二章  现代生命科学基础
  第一节  什么是生命？
  第二节  细胞的组成及生化过程
  第三节  生命的分子结构
  第四节  基因表达：从生命蓝图到生物功能大分子
  第五节  现代生命科学经典模式生物
  第六节  现代生命科学主要实验方法
第三章  生命科学中的深度学习
  第一节  深度学习的发展及特点
  第二节  基于深度学习解决生命科学问题的思维
  第三节  深度学习在生命科学领域的应用及挑战
第四章  Python 语言基础
  第一节  语言概述
  第二节  Python变量和数据类型
  第三节  列表和元组类型
  第四节  条件判断和循环
  第五节  字典和集合类型
  第六节  函数
  第七节  切片
  第八节  迭代
  第九节  列表生成式
第五章  人工智能生物学应用
  第一节  人工智能生物学应用概述
  第二节  人工智能基础平台及应用
  第三节  人工智能基因组学应用
  第四节  人工智能显微生物学应用
第六章  人工智能在生命科学相关领域的应用
  第一节  人工智能化学分子数据应用
  第二节  人工智能生物物理学应用
  第三节  人工智能医学领域应用
第七章  人工智能生物学中的模型生成及解释
  第一节  生成模型
  第二节  深层模型解释
  第三节  虚拟筛选工作流程示例
第八章  人工智能生命科学的未来
多学科核心名词解释拓展索引
参考文献
内容简介:
本书从生命科学基础入手，详述了人工智能深度学习等技术在分子生物学、细胞生物学、遗传学、微生物学、药物发现、分子影像学和医学诊断学等领域的应用，以期给读者提供一个学习、研究和探索的起点。本书既适合生命科学专业、计算机专业、人工智能专业和人工智能交叉专业方向的本科生及研究生学习，也适合相关专业研究人员、程序开发人员和人工智能爱好者参考学习。书后附有相关交叉学科重要或难懂的专业名词的中英文释义和定义，以便各类专业背景的读者均能够较好地理解和掌握本书的内容。
目录:
第一章  绪论
第二章  现代生命科学基础
  第一节  什么是生命？
  第二节  细胞的组成及生化过程
  第三节  生命的分子结构
  第四节  基因表达：从生命蓝图到生物功能大分子
  第五节  现代生命科学经典模式生物
  第六节  现代生命科学主要实验方法
第三章  生命科学中的深度学习
  第一节  深度学习的发展及特点
  第二节  基于深度学习解决生命科学问题的思维
  第三节  深度学习在生命科学领域的应用及挑战
第四章  Python 语言基础
  第一节  语言概述
  第二节  Python变量和数据类型
  第三节  列表和元组类型
  第四节  条件判断和循环
  第五节  字典和集合类型
  第六节  函数
  第七节  切片
  第八节  迭代
  第九节  列表生成式
第五章  人工智能生物学应用
  第一节  人工智能生物学应用概述
  第二节  人工智能基础平台及应用
  第三节  人工智能基因组学应用
  第四节  人工智能显微生物学应用
第六章  人工智能在生命科学相关领域的应用
  第一节  人工智能化学分子数据应用
  第二节  人工智能生物物理学应用
  第三节  人工智能医学领域应用
第七章  人工智能生物学中的模型生成及解释
  第一节  生成模型
  第二节  深层模型解释
  第三节  虚拟筛选工作流程示例
第八章  人工智能生命科学的未来
多学科核心名词解释拓展索引
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