今年的诺贝尔化学奖是关于蛋白质设计的，获奖者是David Baker，Demis Hassabis和John Jumper。David Baker闻名于预测与设计蛋白质结构，并开发了Rosetta工具，而Demis Hassabis与John Jumper的主要贡献则是用于蛋白质结构预测的AlphaFold工具。显然，今年的诺贝尔化学奖发给了“人工智能”，加上之前诺贝尔物理学奖颁给了神经网络领域，一时间大家开始感慨，AI再次击败了人类。
2024年诺贝尔化学奖获得者
诺贝尔奖颁给人工智能无疑再次印证了目前AI在科学领域里面巨大的影响力，AI for Science的研究范式再次被众多研究者们关注。感叹之余，许多研究者开始思索如何将人工智能、机器学习应用于自己的研究领域。然而对于大部分化学科学的研究者，AI仍是一个较新的工具，基本原理，使用方法，应用技巧等都有或多或少的疑惑。
有意思的神经网络模型
机器学习在材料科学领域的应用中最吸引人的是新材料的研发。机器学习是一种数据处理的方法，因而要使用机器学习方法，首先需要有充足的数据。十年前，这可能是机器学习在该领域使用的一个问题，而现在，计算机计算能力与大批量实验开展能力逐年提升，材料学相关数据库的数据量也越来越多。数据库重要性的提升使得了解数据库的使用变得更为重要，数据库使用、数据库与高通量筛选结合、与机器学习的结合也开始进入研究的高速发展期。
材料科学的数据日益增多
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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讲师介绍
课程介绍
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