近年來，以實驗和計算數據為基礎的機器學習在材料、化學、生物、醫學的成就令人矚目。機器學習輔助材料設計在催化、電池、有機等領域中得到廣泛應用，學會機器學習，可以在已有的大量數據基礎上開發模型，用於解釋實驗或計算結果，並預測未知體系的性質。
但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入門機器學習，搶占新風口，早發頂刊，華算科技將於5月23日舉辦「機器學習與材料/化學」培訓，課程採用在線直播的形式，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。Python是目前熱度最高的編程語言，在科研中，Python被廣泛應用於實驗數據分析、模型構建、文件批處理、高通量篩選中，學會Python,可以用於對科研中實驗或計算得到的各種數據進行預處理與後處理。
通過本次課程，帶大家學會當下最流行的Python語言，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。
有數據，一堂課脫胎換骨，數據處理，構建模型，性質預測，輕鬆掌握！機器學習基礎培訓第七期，5月23日開課，掃碼添加客服立即獲取優惠名額！👇👇掃描二維碼，立即報名👇👇
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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。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。
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：介紹Python的功能與用途，Python近年的發展趨勢、流行的原因以及其在科學數據處理、可視化方面的應用。了解Anaconda，學習Jupyter編譯環境的基本使用，編寫屬於自己的第一個Python程序，學會查看Python錯誤，並根據錯誤提示修正代碼。學會查看幫助文件。了解Python的基本變量、運算符、語法，學會使用Python的條件判斷語句、循環語句。完成計算Fibonacci數列程序的編寫。了解Python中函數的概念，會編寫Python函數，並用於對微分方程進行數值求解。學會使用Python讀寫文件。完成此部分的學習後，我們已經可以使用Python編寫簡單的程序了！Python的強大源於它的第三方庫，此部分將開始Python庫的學習！在此部分，將學會Python庫的安裝、導入與使用方法。對於眾多的Python庫，我們着重學習NumPy庫、pandas庫與matplotlib庫，掌握它們的數據類型與使用方法。結合Python庫以及文件讀寫，我們已經可以編寫較為複雜的Python程序，用於進行實驗數據或計算文件的後處理了。我們這裡將以譜數據平滑為案例，介紹數據處理的流程與實現方式。科學研究上常常將NumPy，SciPy，matplotlib等Python庫結合使用，用於替代matlab、origin等商業軟件進行數據處理與展示！掌握了神器Python，我們將開始我們的機器學習之旅。此部分的學習後我們對機器學習的使用有概括性的認識，了解到機器學習在化學中的主要應用領域，並將知曉機器學習在化學、材料科學研究中的優勢。在這部分中，我們還會學習使用Python對數據進行可視化，這將對我們數據處理與機器學習的結果處理有很大的幫助。此部分將學習機器學習的主要算法。對於回歸算法與分類算法，將會對原理進行細緻的講解，並使用多個相關的案例對不同算法進行演示與實際操作：雙金屬d帶中心與吸附能（單變量線性回歸）、預測HER活性（多變量線性回歸）、連續反應動力學（非線性回歸）、有機小分子分類（決策樹分類、支持向量機分類）。在模型未知時，模型的評價顯得極為重要，課程中將對留出法、交叉驗證法等模型評價方法進行講解與實際操作，並使用預測HER活性案例進行學習，讓大家今後能在研究中會做出正確的模型選擇。高通量篩選是目前在化學中與材料科學中常用的數據利用方法，數據庫也逐漸成為機器學習與材料信息學中大量數據的來源，本部分將介紹Materials Project與一些常用的材料科學數據庫，並開始使用Python中專為材料科學打造的數據挖掘庫——matminer。通過matminer，可以輕鬆的獲取大量的催化材料、電極材料數據並進行清洗。我們將節選電極表面塗層材料的高通量篩選作為案例，進行高通量篩選的實際操作練習，部分重複文獻中的高通量篩選內容。我們還將學習如何將機器學習與高通量篩選進行結合，使我們的科研更為高效。經過前面的學習，機器學習在我們面前已不再神秘，我們已經掌握了機器學習的基本算法，並且對部分案例進行了學習。這時，我們可以選擇更多相關的案例，做更為全面的解讀與重現，檢驗我們的學習成果！我們選擇了預測d帶中心、預測體積模量作為核心案例，通過實際操作，復原整個預測過程。兩個案例輸入的預處理不同，使用的機器學習模型不同，這使得我們一方面鞏固了我們Python與機器學習使用的基礎，另一方面使得我們更透徹的了解如何將機器學習應用到實際研究之中。到這個階段我們已經完成了機器學習的入門了，我們知道如何將機器學習應用到本學科的研究當中。但不可否認的是，機器學習仍有很多可學習的地方，很多經典的案例因為種種原因，例如復現所需時間過長，數據集過大或尚未公開，使用較複雜模型（如：神經網絡模型，該模型實操部分將於進階課中進行）等等，並不能大家一起在課堂上完成。對於這些案例，我們也將精選重要的部分（如當下熱門的機器學習原子勢，實時從頭算分子動力學）進行學習與講解，並介紹一些機器學習常用軟件。使我們知曉機器學習在化學上最前沿的應用。完成了系統的學習，機器學習對我們不再神秘，並將成為我們自己的科研黑科技武器。主辦單位：深圳華算科技有限公司（擁有VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS商業版權）培訓形式：線上直播，提供回放視頻，課程群永不解散，隨時提問，及時解答。課程費用：3980元，提供增值稅普通發票及邀請函。請提前報名，我們會根據學員課前反饋，適當增加課程內容。老客戶有優惠，請聯繫華算科技-妮妮諮詢。報名方式：識別下方二維碼報名，或者聯繫手機13005427160。👇👇掃描二維碼，立即報名👇👇
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