机器学习办法作为人工智能重要的支柱之一，近年来遭到了广泛的重视。在资料化学范畴，因为数据的丰厚和核算机运算才能的增强，机器学习办法现已被运用于发现新资料、猜测资料和分子性质、研讨原子力场和规划药物等多个方向。

  跟着核算机的开展，许多比如第一性原理核算、相场模仿、有限元剖析等手法随之呈现，用以进行资料的结构和功用方面的核算，可是往往核算量大，费用大。这些都是约束资料开展与革新的严重要素。近年来，这种运用机器学习猜测新资料的办法渐渐的遭到研讨者的喜爱。2018年，在nature正刊上宣布了一篇题为“机器学习在分子以及资料科学中的运用”的总述性文章。文章具体的介绍了机器学习在辅导化学合成、辅佐多维资料表征、获取新资料规划办法等方面的及其重要的效果，并表明新一代的核算机科学，会对资料科学发生革新性的效果。运用机器学习算法练习数据集来构建模型，以猜测资料的结构、吸附特性、电学特性、催化功用、力学特性和热力学特性等资料功用，大大推动了机器学习在资料科学范畴的开展，而且现已获得重要打破。因为该项研讨资料和学习渠道较少，信息技能不揭露，训练学习火烧眉毛，特此诚挚邀请您参与线上训练课，参会会员已达3000余名！助力学员宣布Nature、Science、Cell等正刊及子刊！（在新技能加持下，用更少的经费，发更高质量的文章，2024年！冲顶刊)

  这两个实操项目一起交叉解说如下内容A1 机器学习资料与化学运用的典型进程

  1.4 特征可解释性剖析2. 根据数据驱动的功用资料开发事例四（深度学习完成钙钛矿资料功用回归）

  主讲教师来自国内高校孙教师授课，教师拿手运用量子化学办法和机器学习办法猜测规划并研讨新式动力资料、锂离子电池的电极资料，燃料电池催化剂以及燃料电池系统的全体规划，已在Energy & Materials,Journal of Physical Chemistry Letters, Journal Physical Chemistry C，等威望期刊上宣布SCI检索论文近40余篇。教师在咱们单位长时间授课，参会学员累计三千余人，讲课内容和授课方法和敬业精神遭到参会学员的共同认可和高度点评！人工智能资料化学与深度学习资料更是咱们单位的金牌讲师，好评如潮！

  2024.01.26——2024.01.28（上午09：00--11：30下午13：30--17：00）

  2024.01.29——2024.01.31（上午09：00--11：30下午13：30--17：00）

  套餐价：一起报名两个课程￥9080元 （原价9360元）（含报名费、训练费、资料费）

  报名费用可开具正规报销发票及供给相关缴费证明、邀请函，可提早开具报销发票、文件用于报销

  训练特征及福利1、课程特征--全面的课程技能运用、原理流程、实例联络全贯穿

  2、学习形式--理论知识与上机操作相结合，让零根底学员快速熟练掌握 3、课程服务答疑--主讲教师将为您实践工作中遇到的问题供给专业回答

  授课方法：经过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课形式，教师手把手带着操作，从零根底开端解说，电子PPT和教程开课前一周提早发送给学员，一切训练运用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦同享屏幕和微信群解疑，学员和教师沟通、学员与学员沟通，训练结束后教师长时间解疑，训练群不闭幕，往期训练学员关于训练质量和授课方法共同点评极高！

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