夏令营专题：
“谊 · 创”机器学习夏令营
夏令营时间：
2024年8月14-17日（周三至周六）
夏令营地点：
上海华凯华美达广场酒店（上海奉贤区月华路9号）
通知下载：
点击最下方“阅读原文”下载
本次夏令营依托上海计算化学与化工工程技术研究中心，华谊集团携手苏州创腾软件有限公司共同举办。消息一经发出就收到了业内广泛关注！
夏令营采取封闭培训的模式、基础班和进阶版双班模式同步授课，报名费中包含了3天的食宿，8月9日前报名还可以享受1000元的优惠，名额有限，预报从速哟~
2024暑期机器学习夏令营
活动亮点
完整训练体系 · 大厂经验
华谊集团携手创腾科技联合举办，在课程设置实用性方面继承了华谊集团AI夏令营的基因，更关注AI技术在企业的实际应用和落地。
强基计划 · 全方位夯实能力
针对不同诉求开设基础班和进阶班。基础班由机器学习领域权威专家上海大学的陆文聪教授进行原理精讲、3天从零基础到精通；高级班由学员自带数据进行实操，专家指导并点评，学员可深入了解并体验机器学习势、OpenCV、数据基因组等行业最新技术。
强大师资 · 名家工作坊
学术界和企业界的权威大咖分享，全面了解最新AI技术在传统化工、含能材料、光刻胶、OLED、功能纳米材料等多个领域的应用！专题讲解在配方设计、工艺优化等领域有非常广泛应用前景的基于AI技术的生成式实验设计工具，体验可快速见效的AI应用案例。
共赴下一站山海 · “最强”队友
众多化学及材料研发方向的企业参加，同行交流和分享的盛会，建立一个关注AI技术的材料化工人脉圈。
沉浸式体验 · “还原”实战
实操结合理论，培训现场提供软件账号及计算资源，零距离体验近百种行业最领先的AI算法。
权威证书
由权威部门联合签发的培训证书。
软件试用体验
可额外享受15天延长的软件试用体验。
2024暑期机器学习夏令营
夏令营日程安排
签到日 8月14日
8月14日 |
时间 | 内容 |
15:30 - 17:00 | 办理入住 |
17:00 - 18:00 | 晚餐 |
18:00 - 18:30 | 开营仪式 |
18:30 - 20:30 | 拓展训练 |
基础班 · 课程表
8月15日【基础班】 |
时间 | 内容 |
09:00 - 10:00 | 【嘉宾分享】 王璐博士 北京鼎材科技有限公司 主题: 机器学习预测红光器件 EQE |
10:00 - 11:00 | 【嘉宾分享】 李有勇教授 苏州大学 主题: 深度学习方法的发展及在能源材料中的应用 |
11:00 - 12:00 | 【嘉宾分享】 嘉宾待定中 主题: TBD |
12:00 - 13:00 | 午餐 |
13:00 - 14:00 | 【课程】人工智能技术背景与现状 介绍目前人工智能算法的发展及现状。 |
14:00 - 17:00 | 【课程】机器学习算法原理讲解及入门 1、介绍目前常见的机器学习算法的原理及应用场景； 2、分类模型（随机森林、逻辑回归、k近邻算法、决策树、支持向量机、梯度提升树、XGBoost、MLP、极限随机森林、AdaBoost、CatBoost、LGBM、Bagging聚集模型、Stacking、Voting）； 3、分类模型常用评价指标等。 |
17:00 - 17:30 | 【研讨】 讨论、答疑 |
17:30 - 18:30 | 晚餐 |
18:30 - 20:30 | 【研讨】 自主练习及讨论、答疑。 |
8月16日【基础班】 |
时间 | 内容 |
9:00 - 10:00 | 【嘉宾分享】 凌昊教授，华东理工大学 主题: 基于多目标 算法的分壁精馏塔稳态设计及优化 |
10:00 - 11:00 | 【嘉宾分享】 孙泽教授，华东理工大学 主题: 机器学习辅助高性能储能熔盐体系设计 |
11:00 - 12:00 | 【嘉宾分享】 嘉宾待定中 主题: TBD |
12:00 - 13:00 | 午餐 |
13:00 - 14:00 | 【课程】 机器学习算法原理讲解及入门 1、介绍目前常见的机器学习算法的原理及应用场景； 2、 回归模型（随机森林、线性回归、k近邻、支持向量机、决策树、梯度提升、XGBoost、MLP、极限随机森林、AdaBoost、CatBoost、高斯回归、LGBM、Bagging聚集模型、Stacking回归器、Voting回归器）； 3、回归模型常用的评价指标等。 |
14:00 - 15:00 | 【课程】 常见特征工程的原理及应用场景 1、介绍机器学习中所涉及到的特征工程（F因子检验过滤、PCA降维、互信息过滤、包装法、卡方过滤、多重共线性过滤、多项式特征、嵌套法、方差过滤、相关性过滤）的原理及意义； 2、在机器学习中的应用案例介绍。 |
15:00 - 16:30 | 【教学演示】 1、MaXFlow平台背景、整体核心功能 2、不同材料模型构建（如小分子、聚合物、晶体、表面、界面及复合材料等模型构建，高通量虚拟化合物库及交联结构构建等）功能介绍及实操演示。 |
16:30 - 17:30 | 【教学演示】 机器学习实际应用案例的AI模型的建立，结果分析，及AI模型应用等过程的操作演示。 |
17:30 - 18:30 | 晚餐 |
18:30 - 20:30 | 【研讨】 自主练习及讨论、答疑。 |
8月17日【基础班】 |
时间 | 内容 |
9:00 - 10:00 | 【课程】 常见深度学习算法的原理及应用 1、介绍目前常见的深度学习算法（GNN、CNN、DNN、RNN等）的发展、原理及应用场景； 2、深度学习算法使用过程中涉及的网络设计、训练过程、数据处理等步骤的应用及应用过程中出现的一些问题的解决方案，如过拟合与欠拟合、数据、优化器选择、Dropout等。 |
10:00 - 11:00 | 【教学演示】 深度学习实际应用案例的AI模型的建立，结果分析，及AI模型应用等过程的操作演示。 |
11:00 - 12:00 | 【课程】 1、介绍EDBO优化实验方案设计背景和贝叶斯优化方法原理； 2、通过具体案例进行深入探讨，帮助研究人员更有效地利用有限的计算资源寻找到目标实验方案的最优解。 【教学演示】 实际应用案例的EDBO功能操作演示。 |
12:00 - 13:00 | 午餐 |
13:00 - 16:00 | * 基础班学员可以选择旁听 【进阶班作业展示】 自带案例解决报告展示，选10~12个案例。 |
16:00 - 16:30 | 结业仪式 |
进阶班 · 课程表
8月15日【进阶班】 |
时间 | 内容 |
09:00 - 10:00 | 【嘉宾分享】 王璐博士 北京鼎材科技有限公司 主题: 机器学习预测红光器件 EQE |
10:00 - 11:00 | 【嘉宾分享】 李有勇教授 苏州大学 主题: 深度学习方法的发展及在能源材料中的应用 |
11:00 - 12:00 | 【嘉宾分享】 嘉宾待定中 主题: TBD |
12:00 - 13:00 | 午餐 |
13:00 - 14:00 | 【教学演示】 1. MaXFlow平台背景、整体核心功能介绍； 2. 不同材料模型构建，如小分子、聚合物、晶体、表面、界面及复合材料等模型构建，高通量虚拟化合物库及交联结构构建等功能介绍及实操演示。 |
14:00 - 15:00 | 【教学演示】 机器学习实际应用案例的AI模型的建立，结果分析；AI模型应用等过程的操作演示。 |
15:00 - 17:30 | 【集中作业】 自带案例介绍及思路头脑风暴，选6~8个案例。 |
17:30 - 18:30 | 晚餐 |
18:30 - 20:30 | 【集中作业】 集中解决自带案例 |
8月16日【进阶班】 |
时间 | 内容 |
9:00 - 10:00 | 【嘉宾分享】 凌昊教授，华东理工大学 主题: 基于多目标 算法的分壁精馏塔稳态设计及优化 |
10:00 - 11:00 | 【嘉宾分享】 孙泽教授，华东理工大学 主题: 机器学习辅助高性能储能熔盐体系设计 |
11:00 - 12:00 | 【嘉宾分享】 嘉宾待定中 主题: TBD |
12:00 - 13:00 | 午餐 |
13:00 - 14:00 | 【课程】 1. 机器学习势技术背景与现状的介绍； 2. 机器学习势的原理、参数及应用讲解。 【教学演示】 机器学习势实际应用案例的操作演示。 |
14:00 - 15:00 | 【课程】 1、图像识别技术背景与现状的介绍； 2、图像识别分析OpenCV功能原理及参数讲解。 |
15:00 - 16:00 | 【教学演示】 图像识别分析OpenCV实际应用案例的操作演示。 |
16:00 - 17:00 | 【课程】 智能数据管理-科学数据基因组平台SDH 核心功能介绍: 多源数据的汇聚和融合、多变量的分析、深入的构效关系研究（SAR）、过程监控等。 |
17:00 - 17:30 | 【集中作业】 搭建机器学习工作流，解决自带案例。 |
17:30 - 18:30 | 晚餐 |
18:30 - 20:30 | 【集中作业】 集中解决自带案例。 |
8月17日【进阶班】 |
时间 | 内容 |
9:00 - 10:00 | 【课程】 常见深度学习算法的原理及应用 1、介绍目前常见的深度学习算法（GNN、CNN、DNN、RNN等）的发展、原理及应用场景； 2、深度学习算法使用过程中涉及的网络设计、训练过程、数据处理等步骤的应用及应用过程中出现的一些问题的解决方案，如过拟合与欠拟合、数据、优化器选择、Dropout等。 |
10:00 - 11:00 | 【教学演示】 深度学习实际应用案例的AI模型的建立，结果分析，及AI模型应用等过程的操作演示。 |
11:00 - 12:00 | 【课程】 1、介绍EDBO优化实验方案设计背景和贝叶斯优化方法原理； 2、通过具体案例进行深入探讨，帮助研究人员更有效地利用有限的计算资源寻找到目标实验方案的最优解。 【教学演示】 实际应用案例的EDBO功能操作演示。 |
12:00 - 13:00 | 午餐 |
13:00 - 16:00 | 【作业展示】 自带案例解决报告展示，选10~12个案例。 |
16:00 - 16:30 | 结业仪式 |
2024暑期机器学习夏令营
特邀讲师介绍
2024暑期机器学习夏令营
夏令营费用
注册类型 | 教育/政府科研客户 | 企业客户 |
费用 | RMB 5500元/人 | RMB 6000元/人 |
8月9日前缴费或同一单位≥2人 | RMB 4500元/人 | RMB 5000元/人 |
注意：
1、包含3天的住宿费、全天用餐费、授课费、资料费、上机费等。需要学员自带电脑；
2、基础班和高阶班价格相同，提交报名时选择班级。
3、每班限额40人，额满为止！
4、统一开据发票内容为 “培训费”，发票将在培训期间发给学员，若您对发票内容有特殊要求请发邮件至market@neotrident.com说明。
学员福利
专属优惠！
· 软件免费试用2周
免费使用分子模拟与AI自动化平台及超算10000机时。
2024暑期机器学习夏令营
夏令营报名
扫码提交报名，额满为止！
联系方式 ：
创腾科技陈老师：13916858963
创腾科技胡老师：13918936921
邮箱：market@neotrident.com
网址：www.neotrident.com
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