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今晚开讲!从零开始追赶诺奖,如何在化学研究中使用AI?

顶刊收割机  · 公众号  ·  · 2024-10-11 07:43

正文

今年的诺贝尔化学奖是关于蛋白质设计的,获奖者是David Baker,Demis Hassabis和John Jumper。David Baker闻名于预测与设计蛋白质结构,并开发了Rosetta工具,而Demis Hassabis与John Jumper的主要贡献则是用于蛋白质结构预测的AlphaFold工具。 显然,今年的诺贝尔化学奖发给了“人工智能”,加上之前诺贝尔物理学奖颁给了神经网络领域,一时间大家开始感慨,AI再次击败了人类。

2024年诺贝尔化学奖获得者

诺贝尔奖颁给人工智能无疑再次印证了目前AI在科学领域里面巨大的影响力,AI for Science的研究范式再次被众多研究者们关注。感叹之余,许多研究者开始思索如何将人工智能、机器学习应用于自己的研究领域。然而对于大部分化学科学的研究者,AI仍是一个较新的工具,基本原理,使用方法,应用技巧等都有或多或少的疑惑。

为了让更多同行了解人工智能、机器学习在材料科学领域的使用,顺利入门机器学习, 华算科技黄老师将和大家进行一次直播讨论,在直播中将给大家 介绍如何在化学与材料科学中使用人工智能、机器学习,并和大家一起探讨AI在化学中使用的各种可能。

有意思的神经网络模型

依然免费! 入群听课, 直播+回放,互动答疑!

10月11日晚19:00 ,不见不散!

上课方式 添加下方微信好友,加入课程群,具体上课方式会在群内发布。

添加微信时备注 “机器学习” 即可!


直播内容


1. AI for Science

介绍AI for Science的研究范式,介绍传统化学中的研究过程与AI参与的化学研究过程的差异,并介绍哪些化学与材料科学领域可以使用AI参与研究,以及使用AI的优势。

2. 机器学习在化学领域的研究案例

介绍化学与材料科学中AI使用的一些案例,通过案例介绍了解AI在化学中如何使用,能实现何种效果。
3. 常用机器学习工具介绍

介绍人工智能、机器学习使用过程中常用的工具。各种计算机语言、机器学习框架、机器学习软件的选择,介绍如何入门机器学习,学习机器学习及应用于材料科学的基本路线。

4. 互动答疑讨论

解答各位研究者对于人工智能、机器学习在化学与材料科学入门及使用中的各种疑惑,提供机器学习的研究思路指导,探讨机器学习在材料科学中的使用前景。







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