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刷爆顶刊!神经网络+材料: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

微算云平台 • 2 月前 • 37 次点击  

近年来,机器学习已越来越多的应用在化学与材料科学的研究当中,神经网络作为机器学习众多方法中热度最高的算法,在材料科学的相关研究中也备受追捧。与其它机器学习算法相比,神经网络参数设置更为繁杂,编写时更加依赖使用者的经验。

神经网络在材料科学研究中有什么作用?如何将神经网络应用到我们自己的研究之中?神经网络有哪些实用有效的技巧?有哪些神经网络相关的计算软件?最近热门的on the fly AIMD是怎么回事?如何进行使用?为了解决同学们这些困扰,华算科技历经半年的设计与打磨,结合数百名学员反馈,推出了基于材料与化学方向的神经网络专题课程。

三元组分的主动学习

组分搜索空间和边界条件

机器学习预测误差的趋势与元素的结构多样性

本次课程主要基于Python语言与TensorFlow/Keras框架,学习神经网络的构建、训练与使用,课程中使用的绝大部分案例均源于化学/材料文献中真实案例,同学们学习完成后可直接将其用于自己的研究当中。课程设计目的为学习完成之后,能自己构建常用的神经网络,进行各种技巧处理,并进行应用。

课程须知:本次课程报名需有一定的Python代码基础,零基础同学请选择《Python与机器学习》课程。

《Python与机器学习课程》与《神经网络课程》同时报名可优惠更多,详情可咨询课程客服。

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上课期间内免费提供超算资源,供同学们用于计算课程相关案例内容。



讲师介绍


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。


课表一览





课程详情


01

深度学习基础


本部分将学习机器学习与深度学习、神经网络的差异与联系。课程的神经网络是基于TensorFlow与Keras框架的,本小节将学习TensorFlow的基础知识,了解张量的操作与运算。

2

神经网络模型


本部分将学习通过Keras搭建简单神经网络,了解神经网络的结构,并学习神经网络中激活函数、损失函数的相关知识,学习神经网络求解算法,掌握神经网络的编写流程,并用于解决非线性分类问题。

3

多分类任务


本小节主要学习可进行手写识别的神经网络编写,编写过程中将介绍一些新的损失函数,网络将使用MNIST数据集进行训练,并进行使用。该案例在二维材料领域有一定的应用,常被用于检验二维材料的效果。
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4

膜电极案例


本部分将学习如何将神经网络直接使用到化学与材料学体系当中,通过质子交换膜电极案例,学习神经网络的具体使用。在本案例中,将学习到学学习率、正则化、回调函数和模型保存与加载等各种知识,本小节学习完成将基本熟悉神经网络,具有构建与使用的能力。

5

高熵合金案例


本部分将讲解神经网络在化学与材料科学领域的另一案例——高熵合金案例。在本案例的学习中,将穿插讲解数据预处理、神经网络的不同构建方式等知识,并再次完成相关文献的数据重现。通过本部分学习,已能完成材料领域使用的大部分神经网络构建与使用。

6

吸附能


本部分主要学习内容为卷积神经网络(CNN)。CNN是结构更为复杂的神经网络,适用于模型更为复杂的情况,涉及案例为吸附能的预测。通过本案例,我们将学习卷积、池化等CNN常用功能,并构建CNN,进行训练与使用,重复部分文献结果。

7

STM/STEM


本部分将讲解另一篇使用CNN模型的文献,案例主要内容为STM/STEM图像的识别。主要内容为详解作者所用代码,并分析其使用的预测方法。本小节还将对作者训练完成的模型进行使用,并分享作者对模型的相关看法。

8

机器学习原子势


本部分将学习近年机器学习在计算化学领域的应用热点——机器学习原子势。机器学习原子势是利用神经网络方法简化分子动力学计算量的方法,目前已有成熟的相关软件可供使用。课程将介绍该方法的基本原理,并进行实操使用。课程还将学习on the fly AIMD相关知识,并与常规机器学习原子势方法进行对比。


报名方式


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:线上录播课程,无限回放,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。
老客户享立减优惠,详情可咨询课程客服。
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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缴费方式


1. 银行转账汇款
收款单位:深圳华算科技有限公司
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