Основной тематикой данного курса является применение методов искусственного интеллекта в области химии и материаловедения. Предполагается проведение лекционных занятий, а также практических работ, позволяющих закрепить полученные ранее теоретические знания как посредством совместного рассмотрения программного кода с преподавателями, так и самостоятельной реализации алгоритмов, предназначенных для решения актуальных задач, относящихся к тематике курса: прогнозирование свойств химических соединений, оптимизация молекулярной геометрии, дизайн новых соединений.
Продолжительность курса – 1 семестр (8 лекций, 9 семинаров и 5 практикумов)
Темы, изучаемые в рамках курса:
Блок 1: Введение. Язык python. Анализ молекулярных данных. Основные идеи и методы машинного обучения. Химические данные. Перевод данных к машинно-читаемому виду: дескрипторы. Нейронные сети.
Блок 2: Вычислительная химия твердого тела. Дескрипторы кристаллической структуры. Предсказание свойств материалов.
Блок 3: Методы глобальной оптимизации. Роевой интеллект. Оптимизация параметров моделей. Генеративные модели.
Блок 4: Оптимизация кода. High performance computing. Использование GPU и параллельных вычислений для ускорения расчетов.
Занятия проводятся на Химическом факультете.
Продолжительность курса – 1 семестр (8 лекций, 9 семинаров и 5 практикумов).
Занятия проходят по понедельникам и средам с 16:40. Для прохождения курса потребуются ноутбуки.
Старт курса: 07.02.2022. В настоящий момент набор на курс 2022 года закрыт.
Задать вопросы по курсу можно по почте: aeliseev@inorg.chem.msu.ru (Артем Анатольевич Елисеев)
Страница курса на платформе Teach-in