AI for Electrochemistry线下培训活动圆满落幕
2023-07-07
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2023年2月27日至3月10日，为期两周的AI for Electrochemistry（简称AI4EC）线下培训活动在厦门大学顺利开展。此次活动由人工智能应用电化学联合实验室发起，致力于帮助学员熟练掌握多种机器学习算法模型的构建以及材料性能预测中的实现方法，为课题研究蓄力。本次活动共计200+学员报名，以AI4EC课程为主线，并不定期邀请来自学界和业界大师们的讲座报告，学员参与热情高涨，好评如潮。
01
围绕AI4EC，理论与实践并重
本次课程紧密围绕AI4EC这个主题，从机器学习基础理论出发，主讲人DeepModeling社区负责人王一博，深势科技算法研究员汪鸿帅博士，厦门大学化学化工学院在读博士生庄永斌和刘云霈带领学员一步步的了解常见机器学习模型的原理、机器学习工具的使用，并指导学员们如何将机器学习应用到自己的具体科学研究中。
在精彩的理论讲解之外，本次课程最为出彩的部分是为大家准备了大量的教学实战案例。这些案例大多来自于真实paper的复现，学员们可以在Bohrium Notebook上直接阅读具体的代码实现，按照自己的理解对代码进行理解和修改，并最终真正在实操层面彻底掌握理论的每一个细节。
图片来源于课堂决策树案例：
https://bohrium.dp.tech/notebook/276e01c137374f1a8838becc10f58ffb#DecisionTree_Hands_on.ipynb
图片来源于课堂NMR案例：
https://bohrium.dp.tech/notebook/13f073797a71477184cb749b4c824e58#nmr.ipynb
02
学界和业界大师分享，来自最前沿的领域洞见
为了让学员们对领域有更深刻的理解，本次课程邀请到嘉庚创新实验室/厦门大学田中群院士，嘉庚创新实验室/厦门大学程俊教授，北京科学智能研究院副院长张林峰博士，深势科技机器学习算法负责人柯国霖老师，比利时安特卫普大学物理系EMAT电镜中心博士后张泽中作专题报告，具体如下：
报告名 | 报告嘉宾 |
探讨人工智能与谱学电化学交叉之前沿 | 田中群 |
AI加速从头算电化学 | 程俊 |
AI for Science选题与科研经验分享 | 张林峰 |
Towards quantitative electron microscopy based on scattering physics | 张泽中 |
LightGBM：A Highly Efficient Gradient Boosting Tree | 柯国霖 |
Uni-Mol分子3D表示学习框架和预训练模型 | 郑行 |
03
打造AI4EC人才交流培训中心
人工智能应用电化学联合实验室将紧密围绕AI4EC，打造世界一流的研发中心和人才交流与培训中心。未来联合实验室将举办包括更多AI4EC相关课程、AI4EC workshop、AI4EC峰会在内的一系列活动，欢迎大家关注。
同时如果你对电化学充满热情，如果你想为人工智能应用电化学联合实验室贡献一份力量，共同开展科研创新建设，如果你具有计算机、电子信息、软件工程、数学、物理、化学、化工、材料等相关学习和研究背景。
我们非常欢迎你加入我们联合实验室团队
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1.攻关电化学科学和工程智能研究中的基础算法问题；
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