Învățarea automată în chimie: un curs introductiv de învățare automată centrat pe date, practic pentru studenții de licență 1. Acest curs inovator, Machine Learning in Chemistry (MLChem), este conceput special pentru studenții de licență, reducând decalajul dintre educația tradițională în chimie și tehnicile moderne de învățare automată. Introduce algoritmi ML fundamentali folosind seturi de date chimice autentice, asigurând relevanță imediată pentru domeniu. 2. MLChem progresează de la algoritmi ML de bază, cum ar fi clusterizarea și regresia, la arhitecturi avansate de rețele neuronale, inclusiv CNN, GNN și RNN. Cursul acoperă, de asemenea, subiecte de ultimă oră, cum ar fi învățarea prin întărire pentru retrosinteză și câmpurile de forță bazate pe inteligență artificială, oferind studenților atât cunoștințe fundamentale, cât și expunere la aplicații de frontieră. 3. O caracteristică cheie a MLChem este abordarea sa practică. Studenții lucrează cu seturi de date chimice reale, cum ar fi setul de date de solubilitate în molecule mici și setul de date de activitate peptidică, pentru a dezvolta abilități practice în caracterizarea moleculară, reducerea dimensionalității și predicția proprietăților. Temele sunt modelate pe provocări inspirate de cercetare, pregătindu-i pe studenți pentru aplicații din lumea reală. 4. Cursul subliniază importanța reprezentării moleculare, prezentând studenților diferite moduri în care moleculele pot fi codificate, cum ar fi coordonatele 3D, structurile graficelor și șirurile SMILES. Aceste cunoștințe fundamentale îi ajută pe elevi să înțeleagă modul în care diferite reprezentări influențează rezultatele modelului în chimie. 5. MLChem include, de asemenea, prelegeri despre aplicații avansate, cum ar fi utilizarea Transformers pentru modelarea limbajului chimic și reglarea fină a modelelor de limbaj proteic. Aceste subiecte demonstrează modul în care conceptele fundamentale de ML se conectează la progresele științifice de ultimă generație în chimie. 6. Materialele de curs, inclusiv caietele Jupyter și temele, sunt disponibile public pe site-ul cursului. Acest acces deschis permite studenților și educatorilor din întreaga lume să beneficieze de resurse și să le adapteze la propriile nevoi de învățare și predare. 📜Hârtie: #MachineLearning #Chemistry #Education #Undergraduate #DataScience #NeuralNetworks #Research