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.
Преподаватели курса:
Артём Александрович Митрофанов
Образование
Факультет Наук о Материалах
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Специализация
Вычислительная химия, Машинное обучение в химии, Квантовая химия
Вадим Викторович Королев
Образование
Химический факультет
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Специализация
Коллоидная химия, машинное обучение в химии, материаловедение
Артем Анатольевич Елисеев
Образование
Факультет Наук о Материалах
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Специализация
Магнитные материалы, мембранные материалы, вычислительная химия твердого тела, разработка ПО
Кирилл Викторович Карпов
Образование
Физический факультет
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Специализация
Машинное обучение в химии, хемоинформатика, вычислительная химия
Николай Георгиевич Андреади
Образование
Химический факультет
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Специализация
Вычислительная химия, анализ данных, разработка ПО
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
ПО ПЯТНИЦАМ
09:00–10:30 1 пара
10:40–12:10 2 пара
12:10–13.00 Перерыв
13:00–14:30 3 пара
14:40–16:10 4 пара
Преподаватель: А. А. Ганичев
ПО ЧЕТВЕРГАМ
09:00–10:30 1 пара
10:40–12:10 2 пара
12:10–13.00 Перерыв
13:00–14:30 3 пара
14:40–16:10 4 пара
Преподаватель: А. П. Маракулин
ПО ПОНЕДЕЛЬНИКАМ
09:00–10:30 1 пара
10:40–12:10 2 пара
12:10–13.00 Перерыв
13:00–14:30 3 пара
14:40–16:10 4 пара
Преподаватель: Д. Д. Пензар
ПО СУББОТАМ
09:00–10:30 1 пара
10:40–12:10 2 пара
12:10–13.00 Перерыв
13:00–14:30 3 пара
14:40–16:10 4 пара
Преподаватель: И. А. Конюшок
