机器学习已在各个领域取得了巨大的发展，包括计算机视觉、自然语言处理和游戏。一个著名的例子是 AlphaGo， 它使用了深度强化学习，成功击败了围棋世界冠军。另一个证明它能力的例子可以在语言模型中看到，例如ChatGPT，它能够和人们进行交流，并具有人类的特征。
机器学习的重要性在于它能够分析大量数据，识别模式并做出预测或决策，大大提高了效率和准确性。总之，机器学习已经对各个领域产生了重要的影响，并将在未来继续推动进展和创新。
近年来，机器学习也被应用在材料化学领域，例如，在催化反应的优化和新材料的发现方面。使用机器学习算法允许更有效和准确地分析复杂数据，从而更好地了解材料的性质和行为。
然而，在材料科学和化学领域，同学们在学习机器学习时遇到了很大的困难，尤其是在编程（Python）和数学方面。大家发现学习过程中需要使用他们不熟悉的语言和概念，这不仅导致了学习的困难，还可能使大家对机器学习失去信心。
因此，开设
Python与机器学习课程变得尤为必要，以帮助材料科学和化学领域的同学们提高编程和数学技能，使大家能够充分利用机器学习，并在各自的领域中进行应用。
这样，大家可以更好地实现自己的研究目标，并为未来的科学研究中做出更有特色的成果。
许多化合物可以通过实验、理论计算或者机器学习方法进行研究
为帮助材料科学和化学领域的同学们能够快速入门机器学习，华算科技将于
4月11日-4月14日
在
西安高新亚朵酒店
举办“
机器学习与材料/化学
”线下培训，建立
永不解散
的课程群，及时答疑。
课程针对Python零基础，对机器学习感兴趣，想在自己的研究方向使用机器学习的化学、材料学相关工作者。
通过本次课程，带大家学会当下热门的Python语言，能使用机器学习基本算法，并会用于机器学习解决化学与材料学的实验数据处理、材料筛选与性质预测等问题，能够重现机器学习的文献案例。
黄博士
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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十一年，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。
课前免费提供相关Python软件的安装录像，课前完成软件安装，课上直接使用！整个课程分为8个主要部分，每个部分内容如下：
从零开始学习Python！让我们探索这门强大且灵活的编程语言，了解它在科学数据处理、可视化等方面的强大应用。我们会了解Python的功能、用途和近年的发展趋势，以及它为什么如此受欢迎。我们将会学习Anaconda和Jupyter编译环境的基本使用，并编写自己的第一个Python程序。掌握如何查看Python错误并修正代码，学会查看帮助文件，让您能够独立学习和探索。不要错过这个提高技能的机会，开启您的Python之旅吧！
学习Python，了解它的基础变量、运算符和语法。掌握条件判断语句和循环语句的运用，实现Fibonacci数列的计算。学习Python中函数的概念，编写自己的函数，并应用于简单数据处理。掌握读写文件的技巧。完成这些内容后，恭喜你！你已经具备了编写简单Python程序的能力！
将您的研究升华到一个全新的高度！在此部分中，您将探索Python强大的第三方库，学习如何安装、导入和使用它们。特别关注NumPy、pandas和matplotlib库，掌握它们的数据类型和使用方法。
通过结合这些库和文件读写功能，您将能够编写更复杂的Python程序，用于处理实验数据和后处理计算文件。以光谱数据平滑为例，您将了解数据处理流程和实现方法。在科学研究中，经常将NumPy、SciPy、matplotlib等Python库结合使用，替代matlab、origin等商业软件进行数据处理和展示。
掌握了强大的Python，我们现在开始我们的机器学习之旅。通过学习这部分，我们将对机器学习有更加全面的认识，了解到机器学习在化学领域的主要应用，并知晓机器学习在化学、材料科学研究中的优势。在这一部分中，我们还将学习使用Python对数据进行可视化，这将对我们的数据处理和机器学习结果处理有很大的帮助。
在本部分，我们将学习机器学习的主要算法，包括回归算法和分类算法。我们将通过原理讲解以及相关案例的演示和实际操作来加深对这些算法的理解。比如，我们将了解如何使用单变量线性回归预测双金属d带中心与吸附能，如何使用多变量线性回归预测HER活性，以及如何使用决策树分类和支持向量机分类预测有机小分子分类。
在未知模型时，对模型进行评估显得极为重要。我们将学习诸如留出法和交叉验证法等模型评估方法，并通过预测HER活性案例的学习，帮助大家在未来的研究中做出正确的模型选择。
本部分将介绍高通量筛选在化学与材料科学中的应用，以及作为数据来源的数据库。我们将介绍Materials Projects数据库的功能与使用，并介绍一些常用的材料科学数据库。
课程还将涵盖使用Python中的matminer进行数据挖掘。通过matminer，您可以轻松获取大量催化材料和电极材料数据，并进行清洗。我们将以电极表面涂层材料的高通量筛选为案例，实际操作练习高通量筛选，并复习部分文献中的高通量筛选内容。我们还将学习如何将机器学习与高通量筛选结合，以提高科研效率。
经过前面的学习，机器学习不再是一个神秘的概念，我们已经学会了基本的算法，并在案例的学习中提升了技能。现在，我们可以选择更多相关的案例，进行全面的研究和重现，以证明我们的学习效果。
我们选择了预测d带中心和预测体积模量为核心案例，通过实际操作，完整地复现了预测过程。这两个案例采用的预处理方式和机器学习模型不同，既加深了我们对Python和机器学习的理解，也使我们更深刻地了解如何将机器学习应用到实际研究中。
在这个阶段，我们已经完成了机器学习的基础入门，了解了如何将其应用于我们的学科研究。然而，机器学习仍有很多的可学习的领域，许多经典的案例因为各种原因，例如复现所需时间过长、数据集过大或未公开、使用较复杂的模型（部分模型在机器学习与材料、神经网络专题课等线上课程讲授）等，不能在课堂上一起完成。
为了弥补这些案例，我们将选取重要的部分，例如当前最热门的机器学习原子势领域和实时从头算分子动力学，进行简单的讲解，并介绍一些常用的机器学习软件，使我们了解机器学习在化学领域最前沿的应用。完成了全面的学习，机器学习将不再是一个神秘的领域，并将成为我们科研的黑科技武器。
主办单位：
深圳华算科技有限公司、锋至科技（深圳）有限公司
课程费用：
3980元，
提供增值税普通发票及邀请函
（不包含差旅及食宿费）
课程优惠：
报名成功即可获赠2499元计算理论计算线上课程。赠送5000核时超算资源。
报名方式：
识别下方二维码报名，或者联系手机
136-0961-7837
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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。
