欧洲尺码和日本尺码专线,三男玩一女三a片,厨房里挺进岳丰满大屁股

從科學(xué)應(yīng)用的角度，無論材料、化學(xué)、生物、物理、醫(yī)學(xué)、工程等領(lǐng)域，但凡涉及到理論，或者在實驗上涉及到數(shù)據(jù)和模型，就有機器學(xué)習(xí)的用武之地。

Python機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域應(yīng)用培訓(xùn)：催化/電池/動力學(xué)/有機/力學(xué)等，最新MP數(shù)據(jù)庫/材料篩選/性質(zhì)預(yù)測/數(shù)據(jù)處理等

時至今日，機器學(xué)習(xí)在材料、化學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)等科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的成就令人矚目，幾乎無人再質(zhì)疑機器學(xué)習(xí)對科學(xué)領(lǐng)域做出貢獻的可能性。好玩的是，當下炙手可熱的科技概念——元宇宙，其本質(zhì)也存在機器學(xué)習(xí)的影子。在世界各大經(jīng)濟體明確推動AI發(fā)展的大趨勢下，機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于科學(xué)技術(shù)發(fā)展的熱度將會一直持續(xù)下去。

機器學(xué)習(xí)的使用強烈依賴于代碼編寫，這常常是化學(xué)專業(yè)同學(xué)們的短板。現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)課程多為計算機方向，無法快速落地到生化環(huán)材等學(xué)科研究。為了幫助科研人員快速切入新風(fēng)口，華算科技開設(shè)了“機器學(xué)習(xí)與材料/化學(xué)”課程，課程提供無限次回放，建立永不解散的課程群，及時答疑。

課程面向Python零基礎(chǔ)，對機器學(xué)習(xí)感興趣，想在自己的研究方向使用機器學(xué)習(xí)的化學(xué)、材料學(xué)相關(guān)工作者。通過本次課程，大家可以學(xué)會當下最流行的Python語言，學(xué)會抓取數(shù)據(jù)庫，能使用機器學(xué)習(xí)基本算法，并會用于機器學(xué)習(xí)解決化學(xué)與材料學(xué)的實驗數(shù)據(jù)處理、材料篩選與性質(zhì)預(yù)測等問題，能夠重現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的文獻案例。

許多化合物可以通過實驗、理論計算或者機器學(xué)習(xí)方法進行研究

四個科學(xué)范式：經(jīng)驗，理論，計算和數(shù)據(jù)驅(qū)動

被稱為“五V”的大數(shù)據(jù)特征

著名材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫Materials Project于2022年5月底進行了較大的更新改動，新舊版數(shù)據(jù)庫使用差別較大，本次課程將介紹新版數(shù)據(jù)庫的主要使用與數(shù)據(jù)抓取辦法，確保參與的老師和同學(xué)掌握前沿的技術(shù)手段。

新版Materials Project界面圖

12月26日開課，僅限前20人報名優(yōu)惠立減500元，速搶！

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往期課程學(xué)員評價：

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課程亮點

課程針對零編程基礎(chǔ)的化學(xué)、材料學(xué)工作者設(shè)計，先扎實學(xué)習(xí)當下最流行、與機器學(xué)習(xí)契合度最高的Python語言，再學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的基本算法，并對文獻案例進行重現(xiàn)。課程包含大量實際操作內(nèi)容，掌握編程神器Python與黑科技機器學(xué)習(xí)不再遙不可及。

講師介紹

黃博士：華算科技全職技術(shù)專家，武漢大學(xué)本科，北京大學(xué)博士，新加坡國立大學(xué)訪問學(xué)者。目前已發(fā)表SCI文章共20篇，其中第一作者文章5篇，單篇最高影響因子>40。

從事理論計算與實驗化學(xué)研究工作十年，擅長使用機器學(xué)習(xí)進行化學(xué)理論的研究及實驗數(shù)據(jù)的處理，曾獲華中地區(qū)數(shù)學(xué)建模邀請賽三等獎，北京大學(xué)游戲AI對抗全國邀請賽第四名等相關(guān)獎項。

課表一覽

課程安排

課程內(nèi)容

課前免費提供相關(guān)Python軟件的安裝錄像，課前完成軟件安裝，課上直接使用！整個課程分為8個主要部分，每個部分內(nèi)容如下：

開始Python學(xué)習(xí)之旅！?

介紹Python的功能與用途，Python近年的發(fā)展趨勢、流行的原因以及其在科學(xué)數(shù)據(jù)處理、可視化方面的應(yīng)用。了解Anaconda，學(xué)習(xí)Jupyter編譯環(huán)境的基本使用，編寫屬于自己的第一個Python程序，學(xué)會查看Python錯誤，并根據(jù)錯誤提示修正代碼。學(xué)會查看幫助文件。

學(xué)習(xí)Python的基本使用！?

了解Python的基本變量、運算符、語法，學(xué)會使用Python的條件判斷語句、循環(huán)語句。完成計算Fibonacci數(shù)列程序的編寫。了解Python中函數(shù)的概念，會編寫Python函數(shù)，并用于對可逆氫電極電勢案例。學(xué)會使用Python讀寫文件。完成此部分的學(xué)習(xí)后，我們已經(jīng)可以使用Python編寫簡單的程序了！

強大的Python庫！?

Python的強大源于它的第三方庫，此部分將開始Python庫的學(xué)習(xí)！在此部分，將學(xué)會Python庫的安裝、導(dǎo)入與使用方法。對于眾多的Python庫，我們著重學(xué)習(xí)NumPy庫、pandas庫與matplotlib庫，掌握它們的數(shù)據(jù)類型與使用方法。

結(jié)合Python庫以及文件讀寫，我們已經(jīng)可以編寫較為復(fù)雜的Python程序，用于進行實驗數(shù)據(jù)或計算文件的后處理了。我們這里將以譜數(shù)據(jù)平滑為案例，介紹數(shù)據(jù)處理的流程與實現(xiàn)方式。科學(xué)研究上常常將NumPy，SciPy，matplotlib等Python庫結(jié)合使用，用于替代matlab、origin等商業(yè)軟件進行數(shù)據(jù)處理與展示！

Python機器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域應(yīng)用培訓(xùn)：催化/電池/動力學(xué)/有機/力學(xué)等，最新MP數(shù)據(jù)庫/材料篩選/性質(zhì)預(yù)測/數(shù)據(jù)處理等

邁向機器學(xué)習(xí)！?

掌握了神器Python，我們將開始我們的機器學(xué)習(xí)之旅。此部分的學(xué)習(xí)后我們對機器學(xué)習(xí)的使用有概括性的認識，了解到機器學(xué)習(xí)在化學(xué)中的主要應(yīng)用領(lǐng)域，并將知曉機器學(xué)習(xí)在化學(xué)、材料科學(xué)研究中的優(yōu)勢。在這部分中，我們還會學(xué)習(xí)使用Python對數(shù)據(jù)進行可視化，這將對我們數(shù)據(jù)處理與機器學(xué)習(xí)的結(jié)果處理有很大的幫助。

機器學(xué)習(xí)算法！?

此部分將學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的主要算法。對于回歸算法與分類算法，將會對原理進行細致的講解，并使用多個相關(guān)的案例對不同算法進行演示與實際操作：雙金屬d帶中心與吸附能（單變量線性回歸）、預(yù)測HER活性（多變量線性回歸）、連續(xù)反應(yīng)動力學(xué)（非線性回歸）、有機小分子分類（決策樹分類、支持向量機分類）。

在模型未知時，模型的評價顯得極為重要，課程中將對留出法、交叉驗證法等模型評價方法進行講解與實際操作，并使用預(yù)測HER活性案例進行學(xué)習(xí)，讓大家今后能在研究中會做出正確的模型選擇。

萬里挑一，機器學(xué)習(xí)與高通量篩選

高通量篩選是目前在化學(xué)中與材料科學(xué)中常用的數(shù)據(jù)利用方法，數(shù)據(jù)庫也逐漸成為機器學(xué)習(xí)與材料信息學(xué)中大量數(shù)據(jù)的來源，本部分將介紹新版Materials Project的功能與使用，并介紹一些常用的材料科學(xué)數(shù)據(jù)庫。

課程還將使用Python中專為材料科學(xué)打造的數(shù)據(jù)挖掘庫——matminer。通過matminer，可以輕松的獲取大量的催化材料、電極材料數(shù)據(jù)并進行清洗。我們將節(jié)選電極表面涂層材料的高通量篩選作為案例，進行高通量篩選的實際操作練習(xí)，部分重復(fù)文獻中的高通量篩選內(nèi)容。我們還將學(xué)習(xí)如何將機器學(xué)習(xí)與高通量篩選進行結(jié)合，使科研更為高效。

機器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例！?

經(jīng)過前面的學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)在我們面前已不再神秘，我們已經(jīng)掌握了機器學(xué)習(xí)的基本算法，并且對部分案例進行了學(xué)習(xí)。這時，我們可以選擇更多相關(guān)的案例，做更為全面的解讀與重現(xiàn)，檢驗我們的學(xué)習(xí)成果！

我們選擇了預(yù)測d帶中心、預(yù)測體積模量作為核心案例，通過實際操作，復(fù)原整個預(yù)測過程。兩個案例輸入的預(yù)處理不同，使用的機器學(xué)習(xí)模型不同，這使得我們一方面鞏固了我們Python與機器學(xué)習(xí)使用的基礎(chǔ)，另一方面使得我們更透徹的了解如何將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到實際研究之中。

機器學(xué)習(xí)的最前沿！?

到這個階段我們已經(jīng)完成了機器學(xué)習(xí)的入門了，我們知道如何將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到本學(xué)科的研究當中。但不可否認的是，機器學(xué)習(xí)仍有很多可學(xué)習(xí)的地方，很多經(jīng)典的案例因為種種原因，例如復(fù)現(xiàn)所需時間過長，數(shù)據(jù)集過大或尚未公開，使用較復(fù)雜模型（如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型實操部分將于進階課中進行）等等，并不能大家一起在課堂上完成。

對于這些案例，我們也將精選重要的部分（如當下熱門的機器學(xué)習(xí)原子勢，實時從頭算分子動力學(xué)）進行學(xué)習(xí)與講解，并介紹一些機器學(xué)習(xí)常用軟件。使我們知曉機器學(xué)習(xí)在化學(xué)上最前沿的應(yīng)用。完成了系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)對我們不再神秘，并將成為我們自己的科研黑科技武器。

報名方式

主辦單位：深圳華算科技有限公司（擁有VASP、Materials Studio、Gaussian、LAMMPS商業(yè)版權(quán)）

培訓(xùn)形式：線上直播，課程群永不解散，隨時提問，及時解答。

上課時間：12月26日-12月30日。

課程費用：3980元，提供增值稅普通發(fā)票及邀請函。請?zhí)崆皥竺覀儠鶕?jù)學(xué)員課前反饋，適當增加課程內(nèi)容。老客戶有優(yōu)惠，請聯(lián)系華算科技-妮妮咨詢。

報名方式：識別下方二維碼報名，或者聯(lián)系手機18126387652

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劃重點：請先添加課程客服微信報名再繳費！

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