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人工智慧與化學

作者：編者:宋先雨|責編:姜鳳
出版社：重慶大學
ISBN：9787568959285

出版日期：2025/12/01
裝幀：平裝
頁數：261

人民幣：RMB 48 元售價：元

內容大鋼

    本書是面向化學化工與人工智慧交叉融合的發展需求，在系統梳理人工智慧相關方法及其與化學實際問題內在聯繫的基礎上編寫而成的。全書以「人工智慧方法—化學表示—模型構建—典型應用」為主線，循序漸進地講解人工智慧基礎、分子表示方法、人工智慧演算法在分子性質預測、藥物設計和材料性能評估等典型化學問題中的應用，系統闡明化學問題向人工智慧建模問題的轉化思路與實現路徑。
    本書突出「問題導向、能力導向與實踐導向」，結合跨學科教學案例與可復現的工程實踐（代碼）示例，強調從數據準備、模型構建到結果分析的完整建模流程，著力培養學生的數據思維、模型分析能力和工程應用能力。
    本書可作為化工與製藥、能源與環境、材料科學等相關專業，以及人工智慧與化學交叉方向本科生和研究生的教學用書。

作者介紹

編者:宋先雨|責編:姜鳳

第1章緒論
  1.1 人工智慧的概述
  1.2 人工智慧的應用
  1.3 Python 編程環境配置
  1.4 Python 機器學習工具簡介
  1.5 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻
第2章分子表示
  2.1 分子表示的概述
  2.2 分子的一維序列表示
  2.3 分子的二維圖表示
  2.4 分子的三維幾何表示
  2.5 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻
第3章機器學習演算法
  3.1 機器學習概述
  3.2 機器學習分類
  3.3 線性回歸
  3.4 邏輯回歸
  3.5 決策樹
  3.6 隨機森林
  3.7 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻
第4章神經網路基礎
  4.1 神經網路的概述
  4.2 神經網路的結構
  4.3 基於神經網路的HIV活性預測
  4.4 基於神經網路的藥物分子溶解度預測
  4.5 基於深度神經網路的分子溶解度預測
  4.6 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻
第5章卷積神經網路在化學中的應用
  5.1 CNN的基本原理
  5.2 CNN的基礎結構
  5.3 基於二維CNN的分子毒性預測
  5.4 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻
第6章循環神經網路在化學中的應用
  6.1 RNN基礎原理
  6.2 RNN的基本架構

  6.3 RNN的變體
  6.4 基於LSTM的分子溶解度預測案例
  6.5 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻
第7章圖神經網路在化學中的應用
  7.1 圖的數學表示
  7.2 圖卷積的核心思想
  7.3 基於圖卷積網路的分子溶解度預測
  7.4 本章小結
  【思考題】
  【實踐練習】
  參考文獻

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