AI4Science 学习规划¶
什么是 AI4Science?¶
或许大家真正的认识 AI4Science 是在 2024 年的诺贝尔奖，诺贝尔物理学奖给了 Hiton，诺贝尔化学奖给了 David Baker 和 Alphafold。
AI 在 Science 领域更多的是一种“高端工具”的职能，它就像是伽利略的“望远镜”能够窥测出 Science 领域当中曾经从来我们没有发现的“Dark Matter"暗物质。
为什么要 AI4Science¶
当然很多人可能觉得 AI4Science 是一个“离经叛道”的选择，是一个逃避计算机内卷的一个诺夫行为，很多人感觉选 AI4Science 就是一个“点击即送”的选择，是一个为了上 title 更好的学校的一个小偷行为。
自己一直坚定的认为并不是每个人都适合计算机，学计算机作为自己的本科专业也不是自己当年志愿报考的第一选择，或许是爸爸妈妈逼迫选择，或者是自己也不知道报啥，觉得计算机好就业就选择了计算机，根本不知道自己真正喜欢的是什么。
范围¶
其实上真正的 AI for Science 的范围超级超级多！只要你能想到的方向都会有“交叉”的影子在，比如：生命科学，医学，材料，物理，社会，经济等等领域，都可以用 AI 赋能。
自己从一开始就一直 all in AI for Life Science, 所以主要给大家推荐一些 AI For Life Science 的一些比较好的方向。
AIDD¶
AI4Protein¶
从熟悉AF系列，RF系列开始
AI4Medicine¶
Spatial Multi-Omics¶
Metagenomics¶
关于 Domain Knowlege 学习建议¶
关于 Deep Leanring 学习建议¶
参考主README部分的东西
关于 Paper 追踪和阅读建议¶
https://www.nature.com/search?article_type=protocols,research,reviews&subject=machine-learning