Искусственный интеллект и машинное обучение в химии

Данный курс читается коллективом авторов, каждый из которых является экспертом в своей предметной области. Каждая тема предусматривает занятие в практикуме, в ходе которого студенты получают практические навыки построения и обучения различных моделей на основе наборов данных для различных задач химии.

СЕМЕСТР:
весенний

Преподаватели:

Данный курс читается коллективом авторов, каждый из которых является экспертом в своей предметной области. В первой части курса студенты знакомятся с основами синтаксиса языка Python, библиотеками Numpy, Pandas, Matplotlib и библиотеками машинного обучения. Далее даются сведения из теории множеств, бинарной логики, комбинаторики, теории вероятностей и статистики, необходимые для работы с нейронными сетями. В основной части курса студенты знакомятся с концепцией машинного обучения и нейронных сетей. Изучаются различные источники данных, создание обучающих и тестовых выборок, нейронные сети различной топологии и их обучение. Далее рассматривается применение технологий искусственного интеллекта в различных областях химии. Каждая тема предусматривает занятие в практикуме, в ходе которого студенты получают практические навыки построения и обучения различных моделей на основе наборов данных для различных задач химии.