【Udemy中英字幕】Graph Generation for Drug Discovery using Python and Keras

使用 Python 和 Keras 生成药物发现的图形

使用 Keras 基于 Python 的分子结构图生成：神经网络建模实用介绍

讲师：Karthik K

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你将学到什么

• 了解图生成的基础知识及其在各个领域的应用。
• 了解如何使用 Python 中的 RDKit 库操作分子结构。
• 熟练地预处理存储在 CSV 文件中的化学数据。
• 了解将原子符号和键类型映射到数字表示。
• 学习将 SMILES 字符串转换为图形表示。
• 了解生成对抗网络 (GAN) 的概念及其在图生成中的应用。
• 使用 TensorFlow 和 Keras 实现图生成器来生成分子图。
• 创建鉴别器模型来评估生成图的质量。
• 了解 Wasserstein GAN 框架，以提高 GAN 训练稳定性。
• 获得针对图形生成任务训练和微调 GAN 模型的实践经验。
• 了解 GPU 加速的重要性以及如何配置它以实现更快的计算。
• 培养保存和加载模型权重以供将来使用的能力。
• 熟练使用经过训练的 GAN 模型生成分子图。
• 学习可视化和分析生成的分子结构。

要求

• 建议具备基本的编程知识，但不是强制性的。熟悉 Python 编程将会很有帮助。
• 需要有 Google 帐户才能访问 Google Drive 和 Google Colab 进行实际练习。
• 要访问在线资源并在 Google Colab 环境中运行代码，需要拥有稳定互联网连接的计算机。

描述

您对分子结构、药物发现和生成模型的世界感到好奇吗？别再犹豫了！这门激动人心的课程将带您踏上图形生成及其实际应用领域的迷人旅程。

在本课程中，我们将首先探索使用 SMILES 表示法的分子表示的基础知识，以及如何使用强大的 RDKit 库将它们转换为图形结构。您将学习如何有效地处理和操作分子数据。

接下来，我们将深入探讨生成模型领域，特别是 GraphWGAN（图 Wasserstein 生成对抗网络）。您将了解 GraphWGAN 如何结合生成对抗网络 (GAN)和图神经网络 (GNN)的力量来创建真实且多样化的分子图。

在整个课程中，我们将构建和训练生成器和鉴别器模型，学习它们如何协同工作来创建与真实化合物非常相似的新分子。随着我们的进步，您将发现超参数调整和优化训练过程以获得更好结果的艺术。

但旅程并没有就此结束！我们将探索图形生成的各种实际应用，特别是在药物发现和材料科学方面。您将见证这项尖端技术如何彻底改变制药行业、加速药物开发进程并为突破性研究做出贡献。

当我们深入研究本课程的实践方面时，您将获得使用TensorFlow、Keras和其他重要库的实践经验，磨练您在机器学习和数据操作方面的技能。

在本课程结束时，您将具备独立处理图形生成任务的知识和技能。您还将拥有一系列令人印象深刻的项目，展示您在这个令人兴奋的领域的专业知识。

图生成和人工智能领域的就业前景正在蓬勃发展！制药、生物技术和材料科学等行业正在积极寻找能够利用图形生成模型的力量进行创新研究和产品开发的专业人士。因此，本课程可以为令人兴奋的工作机会和职业发展打开大门。

因此，如果您准备好踏上融合化学、人工智能和现实世界影响的旅程，请加入我们，学习使用 GraphWGAN 进行图形生成的激动人心的课程。让我们一起揭开分子结构的秘密，释放生成模型的力量！

立即报名，开始冒险吧！

本课程适合谁：

• 机器学习初学者：如果您是机器学习领域的新手，并且想要学习如何使用先进技术生成分子图，本课程将提供温和而全面的介绍。
• 有抱负的数据科学家：如果您有志成为一名数据科学家或在化学相关数据分析领域工作，本课程将为您提供图形生成和神经网络方面的宝贵技能。
• 化学爱好者：如果您有化学背景或兴趣，并且想要探索如何将机器学习应用于分子结构和图形生成，本课程将弥合化学和人工智能之间的差距。
• Python 程序员：如果您已经熟悉 Python 编程并希望将您的知识扩展到基于图形的机器学习领域，本课程将提供结构化途径。
• 学生和研究人员：无论您是从事项目的学生还是希望将图形生成集成到工作中的研究人员，本课程都将提供实用技能和知识来增强您的能力。
• 终身学习者：如果您只是对机器学习、化学和图形生成的交叉点感到好奇，本课程欢迎所有背景和经验的学习者。