化学における機械学習:学部生向けのデータセンター型の実践的な機械学習入門コース 1. この革新的なコースである化学機械学習 (MLChem) は、学部生向けに特別に設計されており、従来の化学教育と最新の機械学習技術の間のギャップを埋めます。本物の化学データセットを使用した基本的な ML アルゴリズムを導入し、この分野との即時の関連性を保証します。 2. MLChem は、クラスタリングや回帰などの基本的な ML アルゴリズムから、CNN、GNN、RNN などの高度なニューラル ネットワーク アーキテクチャに発展します。このコースでは、逆合成の強化学習や AI ベースの力場などの最先端のトピックも取り上げており、学生に基礎知識とフロンティア アプリケーションへの接触の両方を提供します。 3. MLChem の主な特徴は、実践的なアプローチです。学生は、低分子溶解度データセットやペプチド活性データセットなどの実際の化学データセットを使用して、分子の特徴化、次元削減、および特性予測の実践的なスキルを開発します。課題は研究に触発された課題をモデルにしており、学生は実際の応用に備えることができます。 4. このコースでは分子表現の重要性を強調し、3D 座標、グラフ構造、SMILES 文字列など、分子をエンコードできるさまざまな方法を学生に紹介します。この基礎知識は、さまざまな表現が化学のモデル結果にどのように影響するかを学生が理解するのに役立ちます。 5. MLChem には、化学言語モデリングに Transformers を使用したり、タンパク質言語モデルを微調整したりするなど、高度なアプリケーションに関する講義も含まれています。これらのトピックは、基本的な ML の概念が化学における最先端の科学的進歩にどのようにつながっているかを示しています。 6. Jupyter ノートや宿題などのコース教材は、コースの Web サイトを通じて公開されています。このオープンアクセスにより、世界中の学生や教育者はリソースの恩恵を受け、自分の学習と教育のニーズに合わせてリソースを適応させることができます。 📜紙： #MachineLearning #Chemistry #Education #Undergraduate #DataScience #NeuralNetworks #Research