随着研究技术的发展，化学理论与计算化学逐渐成为化学与材料科学研究中重要的辅助工具。近年，大量计算与实验数据的产生使得数据分析变得愈加重要，各种数据后处理方法也成为研究者们需要掌握的技能。
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。
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，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。
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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十五年，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。
对于刚接触该领域的同学，机器学习力场的学习并不容易。机器学习力场主要难点在于交叉学科的壁垒，学习者需要掌握量子化学、分子动力学、机器学习等方向的基础知识，此外学习者还需要了解大量代码与软件的使用，学习成本较高。为了帮助大家快速入门机器学习力场领域，华算科技开设了“机器学习力场”课程，从数据采集到力场构建细致讲解了机器学习力场的构建方法。课程针对编程零基础学员，并包含实验与计算中常见的科研数据处理案例。同学们学习完成后可直接将Python应用于自己的研究数据后处理之中，适合有数据分析需求的实验课题组/计算课题组同学。课程包括：线性模型/模型评价/约束项/神经网络/分类算法/回归算法/集成学习/XGBoost/描述符/预处理课程包括：机器学习概念，决策树/贝叶斯/支持向量机/神经网络/随机森林，回归/分类/聚类算法，模型评价/性能度量，小分子/MOF/d带中心/合金催化/单原子催化/钢铁强度/CO2RR/钙钛矿/电极涂层/STM图像，数据库/高通量筛选/Materials Project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。专题7：高通量计算与数据库培训
本次课程介绍了材料科学常见数据库、数据库管理工具、高通量计算中常涉及的ASE模块的使用，并包含大量真实研究案例。根据黄老师的使用经验，课程避繁就简，可以帮助大家快速掌握高通量计算与数据库的基本知识，并快速使用到自己的研究之中。
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：线上课程，课程群永不解散，随时提问，及时解答。课程费用：咨询华算科技-陈丹，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。多个课程同时报名可享超多优惠！优惠详情咨询华算科技-陈丹。报名方式：识别下方二维码报名，或者联系手机190-0660-1146。可通过公司微信收款码刷公务卡，请扫码填写报名信息以便我们提前为您准备发票等报销手续。
