- عنوان کتاب: Deep Learning for Biology -Harness AI to Solve Real-World Biology Problems
- نویسنده: Charles Ravarani, Natasha Latysheva
- حوزه: کاربرد هوش مصنوعی
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 677
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 5.32 مگابایت
این کتاب شما را با فصل مشترک جذاب زیست‌شناسی و یادگیری عمیق آشنا می‌کند. این کتاب هم برای زیست‌شناسانی که مشتاق کسب مهارت‌های محاسباتی هستند و هم برای متخصصان محاسباتی که کنجکاو به کارگیری تخصص خود در مسائل زیستی هستند، نوشته شده است. این تلفیق رشته‌ها در حال حاضر بیوتکنولوژی و پزشکی را متحول کرده است – و آماده است تا به بنیادی در علوم زیستی تبدیل شود. مطالب این کتاب به صورت مقدماتی ارائه شده است و شما را از اصول اولیه به مفاهیم میانی‌تر هدایت می‌کند. هدف ما ایجاد تعادل بین مثال‌های کد عملی با توضیحات واضح و قابل دسترس کردن اصطلاحات و ایده‌های جدید است. کد پایتون در دنیای واقعی زود و اغلب ظاهر می‌شود و به شما کمک می‌کند تا شهود عملی خود را توسعه دهید. در حالی که یادگیری عمیق ابزاری قدرتمند است، اما یک راه حل یکسان برای همه نیست – ما بر اهمیت درک داده‌های شما و چارچوب‌بندی متفکرانه مسئله خود قبل از ورود به مدل‌سازی تأکید می‌کنیم. ما شما را تشویق می‌کنیم که با کدهای ساده، ماژولار و قابل اشکال‌زدایی شروع کنید و فقط زمانی که هدف مشخصی را دنبال می‌کند، پیچیدگی را اضافه کنید. اگرچه این کتاب برای مبتدیان طراحی شده است، اما هر فصل بر اساس فصل آخر ساخته می‌شود تا یک گردش کار عملی و جامع برای اعمال یادگیری ماشین بر داده‌های زیستی ایجاد کند. هدف ما این است که شما را به ابزارهایی مجهز کنیم که به اندازه کافی قوی باشند تا مشکلات دنیای واقعی را حل کنند و به اندازه کافی انعطاف‌پذیر باشند تا با سوالات تحقیقاتی شما سازگار شوند. به عنوان مثال، در فصل آخر، نتایج کلیدی یک مقاله اخیر Nature Methods را که از یادگیری عمیق برای کشف الگوهای پروتئین فضایی در تصاویر میکروسکوپی استفاده می‌کند، بازتولید می‌کنیم. این حوزه به سرعت در حال تکامل است – کتابخانه‌ها تغییر می‌کنند، مجموعه داده‌ها به‌روزرسانی می‌شوند و معماری‌های مدل وارد و از مد می‌افتند. ایده‌های اصلی که یاد خواهید گرفت – نحوه ساختاردهی پروژه‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، ساخت و ارزیابی مدل‌ها و اتصال پیش‌بینی‌ها به سوالات بیولوژیکی – صرف نظر از چارچوب یا روند، مفید خواهند بود. ما در سراسر کتاب از اکوسیستم یادگیری عمیق JAX و Flax استفاده می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم با استفاده از ابزارهایی که به طور فزاینده‌ای در تحقیقات یادگیری ماشین محبوب هستند، مدل‌های کارآمد و انعطاف‌پذیر بسازید.
This book introduces you to the fascinating intersection of biology and deep learning. It’s written for both biologists eager to acquire computational skills and computational practitioners curious about applying their expertise to biological problems. This fusion of disciplines is already transforming biotechnology and medicine—and is poised to become foundational across the life sciences. The material in this book is pitched to be introductory, guiding you from the basics to more intermediate concepts. We aim to balance practical code examples with clear explanations, making new terms and ideas accessible. Realworld Python code appears early and often, helping you develop hands-on intuition. While deep learning is a powerful tool, it’s not a one-size-fits-all solution—we emphasize the importance of understanding your data and framing your problem thoughtfully before diving into modeling. We encourage you to start simple, build modular and debuggable code, and add complexity only when it serves a clear purpose. Although this book is designed for beginners, each chapter builds on the last to develop a practical, end-to-end workflow for applying machine learning to biological data. Our goal is to equip you with tools that are robust enough to solve real-world problems and flexible enough to adapt to your own research questions. In the final chapter, for example, we reproduce key results from a recent Nature Methods paper that uses deep learning to uncover spatial protein patterns in microscopy images. This field evolves incredibly rapidly—libraries change, datasets get updated, and model architectures come in and out of fashion. The core ideas you’ll learn—how to structure projects, prepare data, build and evaluate models, and connect predictions to biological questions—will remain useful regardless of the framework or trend. We use the JAX and Flax deep learning ecosystem throughout, helping you build efficient, flexible models using tools that are increasingly popular in machine learning research.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Deep Learning for Biology
نظرات کاربران