Học máy trong Hóa học: Khóa học Học máy thực hành, tập trung vào dữ liệu dành cho sinh viên đại học 1. Khóa học đổi mới này, Học máy trong Hóa học (MLChem), được thiết kế đặc biệt cho sinh viên đại học, cầu nối giữa giáo dục hóa học truyền thống và các kỹ thuật học máy hiện đại. Nó giới thiệu các thuật toán ML cơ bản bằng cách sử dụng các tập dữ liệu hóa học thực, đảm bảo tính liên quan ngay lập tức đến lĩnh vực này. 2. MLChem tiến từ các thuật toán ML cơ bản như phân cụm và hồi quy đến các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến, bao gồm CNN, GNN và RNN. Khóa học cũng đề cập đến các chủ đề tiên tiến như học tăng cường cho tổng hợp ngược và các trường lực dựa trên AI, cung cấp cho sinh viên cả kiến thức nền tảng và sự tiếp xúc với các ứng dụng tiên tiến. 3. Một đặc điểm chính của MLChem là phương pháp thực hành. Sinh viên làm việc với các tập dữ liệu hóa học thực, chẳng hạn như tập dữ liệu độ hòa tan của phân tử nhỏ và tập dữ liệu hoạt tính peptide, để phát triển kỹ năng thực tiễn trong việc đặc trưng phân tử, giảm chiều và dự đoán thuộc tính. Các bài tập được mô phỏng theo các thách thức lấy cảm hứng từ nghiên cứu, chuẩn bị cho sinh viên ứng dụng trong thế giới thực. 4. Khóa học nhấn mạnh tầm quan trọng của đại diện phân tử, giới thiệu cho sinh viên các cách khác nhau mà phân tử có thể được mã hóa, chẳng hạn như tọa độ 3D, cấu trúc đồ thị và chuỗi SMILES. Kiến thức nền tảng này giúp sinh viên hiểu cách các đại diện khác nhau ảnh hưởng đến kết quả mô hình trong hóa học. 5. MLChem cũng bao gồm các bài giảng về các ứng dụng tiên tiến, chẳng hạn như sử dụng Transformers cho mô hình hóa ngôn ngữ hóa học và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ protein. Những chủ đề này cho thấy cách các khái niệm ML cơ bản kết nối với những tiến bộ khoa học tiên tiến trong hóa học. 6. Tài liệu khóa học, bao gồm các notebook Jupyter và bài tập về nhà, có sẵn công khai thông qua trang web khóa học. Sự truy cập mở này cho phép sinh viên và giáo viên trên toàn thế giới hưởng lợi từ các tài nguyên và điều chỉnh chúng cho nhu cầu học tập và giảng dạy của riêng họ. 📜Bài báo: #MachineLearning #Chemistry #Education #Undergraduate #DataScience #NeuralNetworks #Research