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從科學應用的角度,無論材料、化學、生物、物理、醫學、工程等領域,但凡涉及到理論,或者在實驗上涉及到數據和模型,就有機器學習的用武之地。
時至今日,機器學習在材料、化學、生物、醫學等科學技術領域的成就令人矚目,幾乎無人再質疑機器學習對科學領域做出貢獻的可能性。好玩的是,當下炙手可熱的科技概念——元宇宙,其本質也存在機器學習的影子。在世界各大經濟體明確推動AI發展的大趨勢下,機器學習應用於科學技術發展的熱度將會一直持續下去。
機器學習的使用強烈依賴於代碼編寫,這常常是化學專業同學們的短板。現有機器學習課程多為計算機方向,無法快速落地到生化環材等學科研究。為了幫助科研人員快速切入新風口,華算科技開設了「機器學習與材料/化學」課程,課程提供無限次回放,建立永不解散的課程群,及時答疑。
課程面向Python零基礎,對機器學習感興趣,想在自己的研究方向使用機器學習的化學、材料學相關工作者。通過本次課程,大家可以學會當下最流行的Python語言,學會抓取數據庫,能使用機器學習基本算法,並會用於機器學習解決化學與材料學的實驗數據處理、材料篩選與性質預測等問題,能夠重現機器學習的文獻案例。
許多化合物可以通過實驗、理論計算或者機器學習方法進行研究
四個科學範式:經驗,理論,計算和數據驅動
被稱為「五V」的大數據特徵
著名材料科學數據庫Materials Project於2022年5月底進行了較大的更新改動,新舊版數據庫使用差別較大,本次課程將介紹新版數據庫的主要使用與數據抓取辦法,確保參與的老師和同學掌握前沿的技術手段。
新版Materials Project界面圖
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往期課程學員評價:
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01
課程背景
課程針對零編程基礎的化學、材料學工作者設計,先紮實學習當下最流行、與機器學習契合度最高的Python語言,再學習機器學習的基本算法,並對文獻案例進行重現。課程包含大量實際操作內容,掌握編程神器Python與黑科技機器學習不再遙不可及。
02
講師介紹
黃博士:華算科技全職技術專家,武漢大學本科,北京大學博士,新加坡國立大學訪問學者。目前已發表SCI文章共20篇,其中第一作者文章5篇,單篇最高影響因子>40。
從事理論計算與實驗化學研究工作十年,擅長使用機器學習進行化學理論的研究及實驗數據的處理,曾獲華中地區數學建模邀請賽三等獎,北京大學遊戲AI對抗全國邀請賽第四名等相關獎項。
03
課表一覽
04
課程內容
課前免費提供相關Python軟件的安裝錄像,課前完成軟件安裝,課上直接使用!整個課程分為8個主要部分,每個部分內容如下:

開始Python學習之旅!

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9月20日,上海陽光採購網發布公告稱,暫停新鄉華青藥業有限公司生產的諾氟沙星滴眼液(規格:8ml:24mg/支)採購資格1年。

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國內生物醫藥企業出海再次受美國打壓。

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支傑華,江蘇省揚州市第一人民醫院消化內科主任醫師

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9月21日是「世界阿爾茨海默病日」。

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