Квант Цвета

Forwarded from Химия в России и за рубежом (канал ИОНХ РАН)

Летняя школа «Искусственный интеллект в химии и материаловедении» Применение искусственного интеллекта и машинного обучения является основным трендом последних лет в химии и науке о материалах. В ближайшие годы ожидается активное внедрение цифровых методов в отрасль, что потребует квалифицированных дипломированных специалистов.
Участие в Летней школе «Искусственный интеллект в химии и материаловедении», проводимой в ИОНХ РАН в период с 30 июня по 4 июля 2025 г., — это шанс оказаться в авангарде будущего востребованного направления!
Программа Школы сочетает теоретическую базу и практику, дает навыки работы с реальными данными, создания моделей машинного обучения и их внедрения в научные исследования. Что вас ждет? - Цифровые технологии в науке: от анализа трендов материаловедения до дизайна координационных соединений с помощью ML. - Python и библиотеки для данных: вы освоите Pandas, RDKit, XGBoost, Optuna и Streamlit — инструменты для обработки данных, генерации дескрипторов, оптимизации моделей и их визуализации. - Хемоинформатика и QSAR: научитесь работать с молекулярными представлениями (SMILES, InChI), создавать датасеты и строить модели прогноза свойств веществ. - Проектная работа: реализуйте мини-деплой модели с интерфейсом на Streamlit, где пользователь сможет вводить структуру молекулы (через SMILES или редактор) и получать предсказания. - Мастер-классы от экспертов: лекции и практикумы проведут кандидаты и доктора наук из ИОНХ РАН, специалисты в области ИИ, химии и материаловедения. Особенности программы: - Практика с первого дня: сессии по Python, работе с датасетами и ML-методам (линейные модели, ансамбли, гиперпараметры). - Реальные кейсы: разбор примеров из химических исследований, создание собственных датасетов и решение задач регрессии/классификации. - Итоговый проект: под руководством преподавателей вы создадите рабочее приложение для анализа молекул — от идеи до деплоя. - Сертификат и нетворкинг: по окончании школы вы получите документ о повышении квалификации и сможете установить контакты с ведущими экспертами. Кому будет полезен курс? Студентам, аспирантам, молодым ученым и сотрудникам предприятий в области химии, материаловедения, физики и биоинформатики, которые хотят освоить ML, автоматизировать анализ данных и применять цифровые инструменты в своих исследованиях. Присоединяйтесь к цифровой революции в науке!

#обучение #ионх

www.group-telegram.com/sg/color_quant.com/118

175 viewsJun 17 at 09:07

Летняя школа «Искусственный интеллект в химии и материаловедении» Применение искусственного интеллекта и машинного обучения является основным трендом последних лет в химии и науке о материалах. В ближайшие годы ожидается активное внедрение цифровых методов в отрасль, что потребует квалифицированных дипломированных специалистов.
Участие в Летней школе «Искусственный интеллект в химии и материаловедении», проводимой в ИОНХ РАН в период с 30 июня по 4 июля 2025 г., — это шанс оказаться в авангарде будущего востребованного направления!
Программа Школы сочетает теоретическую базу и практику, дает навыки работы с реальными данными, создания моделей машинного обучения и их внедрения в научные исследования. Что вас ждет? - Цифровые технологии в науке: от анализа трендов материаловедения до дизайна координационных соединений с помощью ML. - Python и библиотеки для данных: вы освоите Pandas, RDKit, XGBoost, Optuna и Streamlit — инструменты для обработки данных, генерации дескрипторов, оптимизации моделей и их визуализации. - Хемоинформатика и QSAR: научитесь работать с молекулярными представлениями (SMILES, InChI), создавать датасеты и строить модели прогноза свойств веществ. - Проектная работа: реализуйте мини-деплой модели с интерфейсом на Streamlit, где пользователь сможет вводить структуру молекулы (через SMILES или редактор) и получать предсказания. - Мастер-классы от экспертов: лекции и практикумы проведут кандидаты и доктора наук из ИОНХ РАН, специалисты в области ИИ, химии и материаловедения. Особенности программы: - Практика с первого дня: сессии по Python, работе с датасетами и ML-методам (линейные модели, ансамбли, гиперпараметры). - Реальные кейсы: разбор примеров из химических исследований, создание собственных датасетов и решение задач регрессии/классификации. - Итоговый проект: под руководством преподавателей вы создадите рабочее приложение для анализа молекул — от идеи до деплоя. - Сертификат и нетворкинг: по окончании школы вы получите документ о повышении квалификации и сможете установить контакты с ведущими экспертами. Кому будет полезен курс? Студентам, аспирантам, молодым ученым и сотрудникам предприятий в области химии, материаловедения, физики и биоинформатики, которые хотят освоить ML, автоматизировать анализ данных и применять цифровые инструменты в своих исследованиях. Присоединяйтесь к цифровой революции в науке!

#обучение #ионх

BY Квант Цвета