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。

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。

专题2：Python零基础培训：Python编程/数据处理/文件读写/Python绘图/科研案例

专题3：机器学习在电催化领域的应用培训：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

专题4：机器学习基础培训：催化/电池/动力学/有机/力学等，数据库学习/集成学习/性质预测/聚类

专题5：神经网络与材料/化学专题培训：深度学习/神经网络/多分类任务/膜电极/高熵合金/机器学习原子势

专题6：高通量计算与数据库培训：材料科学数据库，催化吸附/MOF数据库，ASE模块，MongoDB，MySQL，高通量筛选等

专题7：Python与机器学习培训：材料筛选、性质预测、数据处理、HER活性预测、d带中心、高通量筛选等

报名方式：5个课程同时报名可享额外优惠！识别下方二维码报名，或者联系手机：136-0961-7837。

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讲师介绍

课程介绍

专题1：机器学习力场培训

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。

专题5：神经网络与材料/化学专题培训

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。

课程须知：本次课程报名需有一定的Python代码基础和机器学习基础，零基础同学请选择《Python基础》《机器学习基础》课程。

专题6：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。

报名方式

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-邵丹，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-邵丹。

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缴费方式

1. 银行转账汇款

收款单位：深圳华算科技有限公司

银行账号：758869652456

开户行：中国银行深圳西丽支行 

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企业支付宝账户：hskj@v-suan.com

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3. 刷卡/扫码支付

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。

划重点：请先添加课程客服微信报名再缴费！

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