生成式AI驱动的高分子材料研发与应用

讲师介绍
来自国内985高校，主要从事人工智能辅助的科学研究，相关成果发表在《Macromolecules》《Chemical Science》《npj Computational Materials》等国际期刊上，多次担任《Journal of Membrane Science》《Artificial Intelligence Review》等国际期刊审稿人。
擅长领域：深度学习、生成式AI和大语言模型等机器学习方法在材料科学、工业优化中的研
教学特色
1、前沿技术与理论结合：课程涵盖了生成式AI的基本概念、深度学习技术、大语言模型等前沿内容，同时结合了高分子材料的特性，使学员能够系统地了解和掌握最新的技术动态及其在材料领域的应用。
2、丰富的案例实践：通过多个案例实践教学环节，如利用机器学习预测聚合物粘度、构建耐热高分子筛选工作流、大语言模型实现聚合物性质预测等，让学员在实际操作中加深对理论知识的理解，提升解决实际问题的能力。
3、多学科知识融合：课程内容涉及深度学习、高分子材料科学、材料基因组工程等多个学科领域，学员能够在学习过程中拓宽知识面，培养跨学科思维，更好地应对复杂的研发任务。
4、系统性与针对性：课程从生成式AI的基础知识讲起，逐步深入到大语言模型、材料基因组工程等核心内容，并针对高分子材料的特点进行重点分析和实践教学，使学员能够系统地构建知识体系，同时掌握与高分子材料研发相关的具体技术和方法。
5、工具与平台应用：介绍Tensorflow、Pytorch、HuggingFace、Langchain、Gradio等先进的深度学习模块和工具，使学员能够熟练使用这些工具进行高分子材料的研发工作，提升工作效率。
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课程详情




部分案例图示：


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