2025年伊始，机器学习已在各个领域取得了巨大的发展，当下炙手可热的DeepSeek和Manus，其本质就是机器学习。从科学应用的角度，无论材料、化学、生物、物理、医学、工程等领域，但凡涉及到理论计算，或者在实验上涉及到数据和模型，就有机器学习的用武之地。毫无疑问，机器学习的热度将会一直持续下去。然而，在材料科学和化学领域，学习机器学习时会遇到很多障碍，尤其是在编程（Python）和数学方面，需要使用不熟悉的语言和概念，且学习资料相对匮乏，加剧了学习门槛。为了帮助科研人员快速切入新风口，华算科技推出全新“机器学习与材料/化学”系列课程，面向Python零基础，通过本次课程，大家可以学会当下流行的Python语言，学会抓取数据库，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！✅Python+机器学习案例实操，✅无限次回放，✅永不解散的课程群，及时答疑。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
四个科学范式：经验，理论，计算和数据驱动
被称为“五V”的大数据特征
新版Materials Project界面图
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学员评价：
课程针对零编程基础的化学、材料学工作者设计，先扎实学习当下最流行、与机器学习契合度最高的Python语言，再学习机器学习的基本算法，并对文献案例进行重现。课程包含大量实际操作内容，掌握编程神器Python与黑科技机器学习不再遥不可及。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十三年，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！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，机器学习仍有很多较复杂的模型没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，我们进行了神经网络模型的构建与讲解。介绍了当前热门的机器学习原子势与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（拥有VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS商业版权）
培训形式：录播课程，课程群永不解散，随时提问，及时解答。
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，详情请联系客服。
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