دانلود کتاب Reinforcement Learning for Drug Discovery and Molecular Optimization with Python یادگیری تقویتی برای کشف دارو یا دراگ دیسکاوری و بهینهسازی مولکولی با پایتون. این کتاب به بررسی پیوند میان یادگیری تقویتی و کشف محاسباتی دارو می‌پردازد و راهنمایی عملی برای پژوهشگران، دانشمندان داده و شیمی‌دانان محاسباتی ارائه می‌دهد. کتاب مقدمه‌ای کاربردی بر استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی در پایتون ارائه می‌کند و نشان می‌دهد چگونه می‌توان از این روش‌ها برای تسریع طراحی و بهینهسازی مولکول‌ها بهره گرفت.
الگوریتم‌های اصلی یادگیری تقویتی، از جمله گرادیان سیاست، یادگیری Q، روش‌های بازیگر–منتقد و عامل‌های یادگیری تقویتی عمیق، به‌صورت روشن توضیح داده می‌شوند. همچنین نحوه سازگار کردن این الگوریتم‌ها با چالش‌های اختصاصی شیمی و طراحی مولکولی مورد بررسی قرار می‌گیرد.
از موضوعات کلیدی کتاب می‌توان به تولید مولکول‌های نو از ابتدا با استفاده از چارچوب‌های یادگیری تقویتی، بهینهسازی ترکیبات پیشرو و طراحی چندهدفه خواص، پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی و ارزیابی مولکولی اشاره کرد. نمونه‌کدهای عملی پایتون و مطالعات موردی برگرفته از سناریوهای واقعی کشف دارو نیز به خوانندگان کمک می‌کنند مفاهیم را به‌صورت عملی به کار گیرند.
این کتاب چه برای افرادی که به‌تازگی با یادگیری تقویتی آشنا شده‌اند و چه برای متخصصانی که قصد دارند این ابزارها را در پژوهش‌های دارویی به کار بگیرند، دانش پایه و منابع کدنویسی موردنیاز برای توسعه راهکارهای مؤثر یادگیری تقویتی در بهینهسازی مولکولی را فراهم می‌کند.
این اثر برای متخصصان و دانشجویانی که در خط مقدم کشف دارو با کمک هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، منبعی کاربردی محسوب می‌شود.
مشخصات کتاب
- عنوان فارسی کتاب: یادگیری تقویتی برای کشف دارو و بهینهسازی مولکولی با پایتون
- نویسنده(ها): Livia Arden
- سال انتشار: 2026
- زبان نوشتاری: انگلیسی
- شابک: B0H53C93BD, 9798181338371, B0H5622CS5
- تعداد صفحات: 400 صفحه
- فرمت کتاب: EPUB + Converted PDF
- حجم فایل فشرده: 1.65 مگابایت
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.