内容概述

本书共18章，介绍了以下三部分内容。

● 人工智能的基本方法——介绍机器学习和深度学习方法的基本原理。这一部分内容包括人工智能的发展概况和基本概念，以及支持向量机、决策树、集成学习、随机森林、k近邻以及不同神经网络等，旨在帮助读者了解人工智能的基础知识。

● 编程开发环境——介绍Python语言和编程开发环境的搭建。和其他介绍Python语言的图书不同，本书不详细介绍编程语言，而是倾向于直接将编程语言应用到药物研发的场景中，即使用Python语言搭建TensorFlow和PyTorch等流行的深度学习框架，以完成一个实用的人工智能辅助药物研发环境的搭建。

● 生物医药基础——介绍常用的药物数据库和蛋白质数据库、药物筛选的基本方法、QSAR的模型、分子的特征提取、药物分子性质预测、药物分子的从头生成、蛋白质结构的预测、蛋白质-配体分子结合能的深度学习预测等内容。这一部分会结合实例加以讲解，旨在让读者了解人工智能在药物设计领域的应用场景。