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机器学习在催化领域应用培训：合金催化、单原子催化、CO2RR、MOF、d带中心、钙钛矿、STM图像、熔点、有机、电极、体积模量

时间：2022-10-09 来源： 浏览：

机器学习在催化领域应用培训：合金催化、单原子催化、CO2RR、MOF、d带中心、钙钛矿、STM图像、熔点、有机、电极、体积模量

华算科技 催化开天地
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催化开天地（Catalysis Opens New World），分享催化基本知识，关注催化前沿研究动态，我们只专注于催化！

收录于合集
化学学科长期以来主要依赖实验与计算这两个手段，机器学习的到来使得它多了一种研究方式。 目前， 机器学习在化学与材料领域应用越来越多，相关的文章发表量也逐年增长 。机器学习与理论计算、实验表征相结合，已成为国际顶刊文章风向标。
但机器学习的使用强烈依赖于代码编写，这常常是化学专业同学们的短板。现有机器学习课程多为计算机方向，无法快速落地到生化环材等学科研究。
为了降低大家入门机器学习的门槛，掌握科研利器， 快速切入新风口 。 华算科技黄老师原创设计了机器学习与材料课程，课程同时包含理论与实操部分，包含大量研究案例，帮助大家快速掌握机器学习这一有力工具，快速使用到自己的研究之中。
本次培训10月17日开课！ 直播授课，互动答疑，课程群永不解散，随时提问。

课程案例 ：熔点、有机小分子、MOF、d带中心、吸附能、合金催化、单原子催化、CO 2 RR、钙钛矿、STM图像、电极涂层、Materials Project数据库抓取、体积模量、钢铁强度、反应动力学、高通量计算、高通量筛选、机器学习势、AIMD、决策树/贝叶斯/支持向量机/神经网络/随机森林、回归/分类/聚类算法、模型评价/性能度量。

前20位报名立减500元，数量有限，先到先得！

扫描二维码，立即报名 

电话：13128723011  
该课程已成功举办9期，深受学员欢迎，往期学员评价节选如下：

（点击图片可查看大图）

讲师介绍

黄博士 ： 华算科技全职技术专家，武汉大学本科，北京大学博士，新加坡国立大学访问学者。目前已发表SCI文章共20篇，其中第一作者文章5篇，单篇最高影响因子>40。
从事理论计算与实验化学研究工作十年，擅长使用机器学习进行化学理论的研究及实验数据的处理，曾获华中地区数学建模邀请赛三等奖，北京大学游戏AI对抗全国邀请赛第四名等相关奖项。

课表一览

课程内容

01

机器学习简介

通过简单易懂的案例介绍机器学习是什么，机器学习基本思想。
了解机器学习在化学中的应用以及近年逐渐火热的原因，了解当代化学学习的四个范式。

02

简单模型与模型评价

通过简单的化学与材料科学案例熟悉sklearn库，进行简单的机器学习，学习线性、非线性拟合的方法。
学习欠拟合与过拟合的概念，掌握模型评价方法并了解其必要性，对各种模型评价方法进行学习与使用。

03

分类算法

分类算法是机器学习算法中的一个重要算法。本小节将会讲解决策树算法、KNN算法、Bayes算法与支持向量机算法的原理，并使用有机小分子与MOF的案例学习这些常用分类算法的使用。学习分类算法的性能度量方法，并将性能度量结果进行可视化。

04

回归算法

回归算法作是机器学习在材料科学领域中极为常用的算法，也是机器学习学习的重点之一。
本节将通过d带中心案例，合金催化与单原子催化案例介绍常用的机器学习算法。内容包括算法原理的介绍与实际代码中算法的使用方法，并将数据预处理、模型评价方法结合在各个案例中进行使用，加深对机器学习算法全流程的理解。

05

数据库与高通量筛选

数据库在材料分析中的使用越来越多，本节将介绍常用的材料科学数据库。Materials Project（MP）数据库与matminer数据库是课程介绍的重点。
课程将介绍新版MP数据库的使用方法，并结合数据库进行高通量筛选的案例演示，介绍高通量筛选与机器学习的联系等。

06

集成学习

前面小节的内容已完成了机器学习的基本算法学习，此小节将学习近年较为火热的集成学习方法。集成学习由于结果更加精确、稳定、彪悍，逐渐成为机器学习的主流算法。
本节将学习主要的集成学习方法原理，并使用钢铁强度、CO 2 RR、钙钛矿案例进行实例学习与演示。

07

聚类算法

聚类算法作为机器学习算法的一种，在材料科学领域也有一定的应用。本小节将介绍常见的k-means聚类算法、层次聚类算法的基本原理，并介绍其实操使用。

08

机器学习前沿

通过前面课程的学习，同学们已经能掌握机器学习在材料领域使用的基本思路，并能够使用机器学习解决自己所在领域的基本问题了。
然而，机器学习在材料科学领域的应用广而杂， 尽管我们的课程已经将尽可能多的案例纳入，但机器学习在材料领域仍有许多知识我们无法详述。这一部分将对这些知识进行简短的讲解，并对机器学习算法进行总结，帮助大家对机器学习领域有更为系统的认识。

报名方式

主办单位： 深圳华算科技有限公司（ 拥有 VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS 商业版权 ）
培训形式： 直 播课程，课程群永不解散，随时提问，及时解答。
开课时间： 10月17日至10月21日
课程费用： 3980元，提供增值税普通发票及邀请函。请提前报名，我们会根据学员课前反馈，适当增加课程内容。 老客户有优惠，请联系华算科技-小硕咨询。
报名方式： 识别下方二维码报名，或者联系手机13128723011。
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缴费方式

1. 银行转账汇款
收款单位：深圳华算科技有限公司
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开户行：中国银行深圳西丽支行 
注意：付款时请备注“姓名+单位+机器学习”
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可通过公司微信收款码刷公务卡，请扫码填写报名信息以便我们提前为您准备发票等报销手续。
划重点：请先添 加课程客服微信报名 再缴费！
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