如何将深度学习应用于生命科学？Jeff Dean 有本书籍推荐

雷锋网 AI 科技评论按： 近日，一本名为《生命科学领域的深度学习：将深度学习应用于基因组学、显微术、药物发现及更多》（《Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More》）的科普书籍在亚马逊上预售，原书作者在推特上的「吆喝」，成功获得了 Jeff Dean 等一众大牛的点赞。

根据亚马逊页面介绍，该书籍由 O'Reilly Media 出版，将于2019年4月28日开始出售，合著作者一共有 4 名：

• Bharath Ramsundar —— Computable 的联合创始人兼首席技术官，Computable 是一家区块链公司，致力于为 AI 应用程序构建分散的数据市场。此外，Bharath 还是 DeepChem.io 的首席开发者兼创建者，DeepChem.io 是一款基于 Tensorflow 的开源软件包，旨在使药物发现领域的深度学习使用变得更加普及，他还是 molecularnet.ai 基准套件的共同创建者。

• Peter Eastman —— 在斯坦福大学生物工程系专注于开发计算化学与生物学软件。

• Pat Walters —— Relay Therapeutics 的 Computation＆Informatics 小组的负责人。该研究小组专注于推动药物发现领域的计算应用研发。

• Vijay Pande —— Andreessen Horowitz 的合伙人，负责领导公司在生物学与计算机科学领域的企业投资，当中包括计算应用、机器学习和人工智能等领域，主要是一些广泛应用于生物学和医疗保健领域的产品，作为推动科学变革进步的努力。他还是斯坦福大学生物工程系的兼职教授，他在计算机科学与生物学的交叉领域颇有创见，开创了计算方法及其在医学和生物学方面的应用，成功发表 200 余种出版物，且获得两项专利与两种新型药物治疗权利。

简而言之，这是一本关于生命科学领域 DL 应用的科普书籍，具体内容介绍如下：

深度学习已经在许多领域取得了显着的成果。如今它对整个科学领域造成冲击，尤其是生命科学领域。这是一本实用性极强的书籍，专门指导开发人员与科学家们如何将深度学习用于基因组学、化学、生物物理学、显微术、医学分析以及其他更多领域。

为了培养开发人员与科学家群体将自身技能应用于生物学、遗传学、药物发现等科学应用的能力，本书专门介绍几种深层网络的原型。通过本书，你将有机会关注到将物理学、化学、生物学和医学联系到一块的新疗法案例研究——这是科学领域最有代表性的挑战之一。

• 了解讲机器学习应用于分子数据的基础知识

• 了解为何深度学习对于遗传学和基因组而言说是强而有力的工具

• 通过深度学习理解生物物理系统

• 通过 DeepChem 简单了解机器学习

• 使用深度学习来分析显微图像

• 通过深度学习技术对医学扫描进行分析

• 了解变分自编码器与生成对抗网络

• 解释你的模型正在做什么，以及是如何运作的

从网上留言来看，有不少读者已经迫不及待想购买本书：

对于大家最关心的数据集与代码开源问题，作者之一 Bharath Ramsundar 也信誓旦旦给大家打包票：

「书中使用的所有数据集和代码都可以通过 GitHub 免费访问。希望你觉得它有用！」

感兴趣的童鞋，可通过预售链接  https://bit.ly/2KT161l?cc=8f792e5b1e19060d60bc3c3dc3d43acf 了解更多详情。

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