Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Intro to Deep Learning for Protein Design

  • RosettaCommons
  • 2025-04-22
  • 1252
Intro to Deep Learning for Protein Design
  • ok logo

Скачать Intro to Deep Learning for Protein Design бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Intro to Deep Learning for Protein Design или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Intro to Deep Learning for Protein Design бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Intro to Deep Learning for Protein Design

This video introduces the fundamentals of protein design and summarizes the trajectory of the course with a focus on (1) the foundational biochemistry that protein structure prediction and design hinge on and (2) deep learning / machine learning principles overview.

Video from the Rosetta Commons PPI Workshop (February 2025)
Video Instructor: Amrita Nallathambi (UNC Chapel Hill)

Credits:
Instructor: Amrita Nallathambi
Teaching Assistants: Yehlin Cho, Cyrus Haas, and Matthew Hvasta,
RC Leadership and NSF Sponsor Grant PIs: Julia Koehler Leman & Jeffrey Gray
RC Education Director: Ashley Vater
Videographer: Canyon Florey
Rosetta Workshop Participants

00:00 - Introduction
00:20 - Deep Learning Revolution for Proteins
01:50 - The Transformer
03:38 - AlphaFold2 Overview
06:22 - AlphaFold2 Inputs
09:48 - AlphaFold2 Outputs
13:29 - Graph Neural Networks
16:24 - ProteinMPNN Loss
17:35 - Diffusion models
18:30 - RFDiffusion
19:52 - Inputs and Outputs
20:43 - Potentials

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]