Deep Learning für die Biowissenschaften

• Einführung in Kerntechnologien, die für eine effektive Anwendung von Deep Learning in den Biowissenschaften und in der Medizin erforderlich sind
• Nutzt die Python-Bibliothek DeepChem
• Das durchgehende Beispielprojekt zeigt die Entwicklung eines neuen Arzneimittels, wobei Physik, Chemie, Biologie und Medizin zum Einsatz kommen

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Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt schlägt es auch Wellen in der Wissenschaft, insbesondere in den Biowissenschaften. In diesem praxisorientierten Buch erfahren Programmierer und Wissenschaftler, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse, Arzneimittelforschung und anderen Bereichen eingesetzt wird.

Das Buch führt in die Grundlagen von Deep Networks und in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von mikroskopischen Bildern, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Anhand einer durchgehenden Fallstudie zeigen die Autoren Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten Herausforderungen der Wissenschaft, da hierfür Physik, Chemie, Biologie und Medizin zu Einsatz kommen.

• Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
• Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
• Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
• Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
• Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
• Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
• Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
• Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert