Text

AI in Drug Discovery: First International Workshop, AIDD 2024, Held in Conjunction with ICANN 2024, Lugano, Switzerland, September 19, 2024, Proceedings

---

Buku Akses terbuka ini merupakan prosiding yang diseleksi dari Lokakarya Internasional Pertama tentang AI dalam Penemuan Obat, AIDD (Artificial Intelligence for Drug 2024, yang diadakan sebagai bagian dari Konferensi Internasional ke-33 tentang Jaringan Syaraf Tiruan, (ICANN, International Conference on Artificial Neural Networks) 2024, di Lugano, Swiss, pada tanggal 19 September 2024. Ke-12 makalah yang disajikan di sini ditinjau dan dipilih secara saksama untuk prosiding akses terbuka ini. Makalah-makalah ini berfokus pada berbagai aspek bidang penemuan obat yang didorong oleh Kecerdasan Buatan (AI) yang berkembang pesat dalam bidang kimia, termasuk Big Data dan Pembelajaran Mesin tingkat lanjut, AI yang Dapat Dijelaskan (XAI), Kemoinformatika, Penggunaan pembelajaran mendalam untuk memprediksi sifat molekuler, Pemodelan dan prediksi data reaksi kimia, dan Model generatif. XAI atau Explainable Artificial Intelligence (AI yang Dapat Dijelaskan) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada membuat model AI lebih transparan, dapat dipahami, dan dapat dipercaya oleh manusia. XAI adalah upaya untuk membuat sistem AI menjelaskan “mengapa” dan “bagaimana” ia mengambil keputusan atau prediksi.

---

Availability

No copy data

Detail Information

Series Title

-

Call Number

615.19 CLE a

Publisher

Zurich, Switzerland : Springer International Publishing., 2025

Collation

1 online resource ( XXXVIII, 176 Pages)

Language

English

ISBN/ISSN

978-3-031-72381-0

Classification

615.19

Content Type

text

Media Type

computer

Carrier Type

online resource

Edition

1

Subject(s)

Penemuan dan pengembangan obat

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Djork-Arné Clevert, Michael Wand, Kristína Malinovská, Jürgen Schmidhuber, Igor V. Tetko

Other Information

Cataloger

Kholif Basri

Source

https://link.springer.com/10.1007/978-3-031-72381-0

Validator

Erwin

Digital Object Identifier (DOI)

https://doi.org/10.1007/978-3-031-72381-0

Journal Volume

14894

Journal Issue

-

Subtitle

-

Parallel Title

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment