《AI for Science中的深度学习》

内容简介

《AI for Science 中的深度学习》聚焦AI for Science前沿交叉领域，系统讲解深度学习赋能科学计算与科研创新的核心理论、关键技术与落地应用，是衔接深度学习算法与自然科学研究的专业读物。

全书立足学科交叉特性，打破传统人工智能与基础科学的学科壁垒，搭建起深度学习服务科学研究的完整知识体系。书中先梳理深度学习基础理论，详解神经网络、卷积网络、循环网络、图神经网络、Transformer 预训练模型等核心算法原理，兼顾基础数学逻辑与模型核心架构，适配科研入门与进阶学习需求。

区别于普通深度学习教材，本书核心聚焦科学场景落地，针对性讲解深度学习在物理、化学、生物、材料、地球科学等基础学科的应用方法。结合科研痛点，介绍如何利用深度学习实现科学数据拟合、复杂场域仿真、材料性能预测、生物分子分析、科学难题建模求解等实操内容，解决传统科研计算效率低、建模难度大、数据利用率不足的问题。

全书理论与实践并重，既阐释 AI for Science 的技术发展脉络与底层逻辑，又搭配典型科研案例拆解，兼顾系统性与实用性。书籍适配人工智能、计算科学、理工科相关专业学生及科研人员阅读，帮助读者掌握算法适配科学研究的核心思维，学会用深度学习工具破解基础科学研究瓶颈，是入门和深耕 AI for Science 领域的优质参考用书。

作者简介

👤 皮埃尔·巴尔迪（Pierre Baldi）

加州大学欧文分校计算机科学系杰出教授，脑智能与机器智能领域权威学者，深耕深度学习理论与自然科学应用研究四十余年，做出了开创性的贡献。除本书外，他还著有四部学术专著。