机器学习这么火，怎么应用到材料/化学领域？

化学与材料科学研究的四个范式：经验，理论，计算和数据驱动

机器学习作为数据分析的重要手段，在化学与材料科学中的应用也越来越多。现在，机器学习已经成为了新材料开发领域的时尚，这也使得更多的传统化学工作者开始关注这一新的研究工具。

材料科学的数据日益增多

与机器学习在材料科学领域的火热与迅猛发展相比，机器学习在材料科学的研究资料却相对匮乏。机器学习属于数学与计算机科学领域的交叉学科，与化学本身关系不大，这就造成了“懂化学的不懂机器学习，懂机器学习的不懂化学”的尴尬情形。机器学习与材料还有很多研究空白，可探索区域很多，而很多材料科学的研究者们却因数学与编程对机器学习望而却步。为了有效降低大家入门机器学习的门槛， 华算科技黄老师原创设计了Python与机器学习系列课程，课程从零基础开始，帮助大家快速掌握机器学习这一有力工具，课程结合化学与材料学的研究案例，学习完成后可快速使用到自己的研究之中。

Python零基础科研数据分析专题培训： Python编程/数据处理/文件读写/Python绘图/科研案例

Python与机器学习培训： Python/数据处理/性质预测/材料筛选/MP数据库

机器学习在材料领域应用培训： 催化/电池/动力学/有机/力学等，最新MP数据库/材料筛选/性质预测/数据处理/Python

神经网络与材料/化学专题培训： 深度学习/神经网络/多分类任务/膜电极/高熵合金/机器学习原子势

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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。

课程介绍

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