Artificial intelligence in chemistry and materials science

Курс предполагает лекции и практические работы, позволяющие закрепить полученные знания как посредством совместного рассмотрения программного кода с преподавателями, так и самостоятельной реализации алгоритмов, предназначенных для решения актуальных задач, относящихся к тематике курса: прогнозированию свойств химических соединений, оптимизации молекулярной геометрии, дизайну новых соединений.

 

По итогам прохождения курса слушатели приобретут:

• базовые знания об использовании языка Python для анализа данных, а также общие представления об оптимизации программного кода и использовании графических ускорителей для работы с большими объемами вычислений;
• понимание особенностей работы с химическими данными и знания о химических дескрипторах, используемых для описания как молекулярной, так и кристаллических структур;
• знания о современных методах машинного обучения; глобальной оптимизации и генерации, а также о различных архитектурах нейронных сетей, используемых в химии и материаловедении;
• самостоятельно написанные программы, предназначенные для обучения и использования предиктивных и генеративных моделей, работающих с химическими данными.

 

 

Занятия проводятся на химическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова

В программе курса 22 занятия: 8 лекций, 9 семинаров и 5 практикумов

 

Требования к студентам:

• основ неорганической и органической химии на уровне понятий о молекулярной и кристаллической структурах;
• линейной алгебры и дифференциальных уравнений, на уровне матричных и векторных операций, а также дифференцирования и интегрирования простых функций;
• основ программирования на уровне понятий об объявлении/использовании переменных, функций и массивов данных.

 

Страница курса на Teach-in

Artem A. Mitrofanov

• Education

  Faculty of Materials Sciences
  MSU

• Areas of Expertise

  Machine learning in chemistry, quantum chemistry, radiochemistry

Artem A. Eliseev

• Education

  Faculty of Materials Sciences
  MSU

• Areas of Expertise

  Materials Science, computational solid state chemistry, software engineering

Cyrill V. Karpov

• Education

  Faculty of Physics
  MSU

• Areas of Expertise

  Machine learning in chemistry, chemoinformatics, computational chemistry

Vadim V. Korolev

• Education

  Faculty of Chemistry
  MSU

• Areas of Expertise

  Colloidal chemistry, machine learning in chemistry, materials science

Занятия проводятся на Химическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова

В программе курса 22 занятия: 8 лекций, 9 семинаров и 5 практикумов

Формат проведения: офлайн

Старт курса: с 7 сентября по четвергам с 12:30 до 14:05 в 559 аудитории второго ГУМа, 

по пятницам (четные недели) с 10:45 до 12:20 в 219 аудитории лабораторного корпуса Б.

Записаться на курс и задать вопросы можно по почте: aeliseev@inorg.chem.msu.ru (Артем Анатольевич Елисеев)

Страница курса на платформе Teach-in

 

Набор на курс 2023 года закрыт