دانلود کتاب Graph Neural Networks for Molecular Discovery with Python: Geometric Deep Learning, Molecule Generation, and Property Prediction شبکه‌های عصبی گرافی برای کشف مولکولی با پایتون: یادگیری عمیق هندسی، تولید مولکول و پیش‌بینی خواص.
این کتاب با تمرکز بر شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) و یادگیری عمیق هندسی، راهنمایی کاربردی برای استفاده از این فناوری‌ها در کشف و طراحی مولکول‌های جدید ارائه می‌دهد. نویسنده نشان می‌دهد چگونه می‌توان ساختار مولکول‌ها را به‌صورت گراف مدل‌سازی کرد و از قابلیت‌های یادگیری عمیق برای تسریع طراحی و بهینه‌سازی مولکول‌ها بهره گرفت. این رویکردها در حوزه‌هایی مانند کشف دارو، علم مواد و مهندسی شیمی کاربرد دارند.
کتاب ابتدا مبانی شبکه‌های عصبی گرافی و نحوه نمایش طبیعی اتم‌ها، پیوندها و هندسه مولکولی در قالب گراف را بررسی می‌کند. سپس روش‌های ساخت و آموزش مدل‌های پیشرفته برای پیش‌بینی خواص مولکولی، از جمله حلالیت، سمیت، زیست‌فعالی و ویژگی‌های کوانتومی، معرفی می‌شوند. همچنین روش‌های تولید مولکول با استفاده از خودرمزگذارهای واریاسیونی (VAE)، شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) و مدل‌های انتشار (Diffusion Models) که برای ساختارهای گرافی توسعه یافته‌اند، مورد بررسی قرار می‌گیرند.
بخش مهمی از کتاب به پیاده‌سازی عملی این روش‌ها با استفاده از ابزارهای پایتون اختصاص دارد. کتاب کار با کتابخانه‌هایی مانند PyTorch Geometric، DGL، RDKit و NetworkX را آموزش می‌دهد و موضوعاتی همچون ویژگی‌سازی مولکولی، تجمیع گراف، سازوکارهای توجه و آموزش مقیاس‌پذیر روی مجموعه‌داده‌های بزرگ شیمیایی را پوشش می‌دهد. مباحث پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های هم‌وردا (Equivariant Networks)، مدل‌سازی سه‌بعدی مولکول‌ها و یادگیری چندوظیفه‌ای نیز برای تسریع غربالگری مجازی بررسی می‌شوند.
تمام مفاهیم با نمونه‌کدهای پایتون تمیز و مستند همراه شده‌اند تا خواننده بتواند آن‌ها را مستقیماً در پژوهش‌ها و پروژه‌های خود به کار گیرد. از بارگذاری رشته‌های SMILES و ساخت گراف‌های مولکولی گرفته تا توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و تولید ترکیبات جدید، کتاب تلاش می‌کند فاصله میان مباحث نظری و کاربردهای عملی را از بین ببرد و بر قابلیت بازتولید نتایج و استفاده در پروژه‌های واقعی تأکید دارد.
این اثر برای دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین علاقه‌مند به کاربرد GNNها در حوزه‌های علمی، شیمی‌دانان محاسباتی و پژوهشگران کشف دارو، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و متخصصان حوزه‌های شیمی‌اطلاعاتی، بیوانفورماتیک و انفورماتیک مواد مناسب است. همچنین برای پژوهشگرانی که به کاربرد یادگیری عمیق هندسی در علوم مولکولی علاقه‌مند هستند، منبعی کاربردی محسوب می‌شود.
مشخصات کتاب
- عنوان فارسی کتاب: شبکه‌های عصبی گرافی برای کشف مولکولی با پایتون
- نویسنده(ها): Livia Arden
- سال انتشار: 2026
- زبان نوشتاری: انگلیسی
- شابک: B0H6KR68XY, 979-8184214115, B0H6M9LXL3
- تعداد صفحات: 449 صفحه
- فرمت کتاب: PDF
- حجم فایل فشرده: 1.30 مگابایت
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.