Deep Learning für die Biowissenschaften (eBook, PDF)
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Neuware - Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life Sciences Bietet Ihnen zahlreiche Einstiegspunkte für die Anwendung von Deep Learning in den Biowissenschaften und in der Medizin Zeigt grundlegende Techniken des Deep Learning und führt in den Einsatz der Python-Bibliothek DeepChem ein Behandelt 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. 219 pp. Deutsch, Books.

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Neuware -Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life Sciences Bietet Ihnen zahlreiche Einstiegspunkte für die Anwendung von Deep Learning in den Biowissenschaften und in der Medizin Zeigt grundlegende Techniken des Deep Learning und führt in den Einsatz der Python-Bibliothek DeepChem ein Behandelt 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. 219 pp. Deutsch, Books.

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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 der 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. - 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 "Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community." - Prabhat Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory "Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft." - C. Titus Brown Associate Professor, University of California, Davis.

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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 der 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. - 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 "Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community." - Prabhat Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory "Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft." - C. Titus Brown Associate Professor, University of California, Davis.

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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 der 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.- 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 funktioniertEin wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community.- PrabhatTeamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National LaboratoryEin hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft.- C. Titus BrownAssociate Professor, University of California, Davis, 2020, 236 Seiten, eBooks.

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Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt halt es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Uberblick daruber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und der Arzneimittelforschung eingesetzt wird. Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und fhrt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, fr molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschlieend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken fr die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der grten interdisziplinren Herausforderungen der Wissenschaft. - Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann- Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mchtiges Werkzeug fr Genetik und Genomik ist- Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen- Erhalten Sie eine kurze Einfhrung 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 ber Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)- Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert"e;Ein wertvoller Beitrag fr die wissenschaftliche Community."e;- PrabhatTeamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory"e;Ein hervorragender High-Level-berblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Errterung der zugrundeliegenden Wissenschaft."e;- C. Titus BrownAssociate Professor, University of California, Davis, 2020, 236 Seiten, eBooks.

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