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张小明 2026/1/9 2:34:29
觅知网免费素材图库,搜索引擎优化的目标,免费做一建或二建题目的网站,推广qq群的网站近年来#xff0c;生成式人工智能#xff08;包括大语言模型、分子生成模型等#xff09;在聚合物及复合材料领域掀起革命性浪潮#xff0c;其依托数据驱动与机理协同#xff0c;从海量数据中挖掘构效关系、通过分子结构表示#xff08;如 SMILES、BigSMILES#xff09;…近年来生成式人工智能包括大语言模型、分子生成模型等在聚合物及复合材料领域掀起革命性浪潮其依托数据驱动与机理协同从海量数据中挖掘构效关系、通过分子结构表示如 SMILES、BigSMILES与生成模型VAE、GAN、Diffusion 等实现分子逆向设计的核心能力正颠覆依赖实验试错或量子计算的传统研发模式 —— 突破周期长、成本高、多目标优化难等瓶颈快速预测材料性能、生成新型结构加速从实验室到产业化进程2020 年以来相关研究论文年增长率超 300%且被能源部、欧盟材料基因组计划等列为战略技术方向与聚合物智能创制全流程从数据到模型、从预测到设计的实践需求高度契合。适合材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员讲师来自国内985高校主要从事人工智能辅助的科学研究相关成果发表在《Macromolecules》《Chemical Science》、《npj Computational Materials》等国际期刊上多次担任《Journal of Membrane Science》《Artificial Intelligence Review》等国际期刊审稿人。擅长领域深度学习、生成式AI和大语言模型等机器学习方法在材料科学、工业优化中的研究。1、前沿技术与理论结合课程涵盖了生成式AI的基本概念、深度学习技术、大语言模型等前沿内容同时结合了高分子材料的特性使学员能够系统地了解和掌握最新的技术动态及其在材料领域的应用。2、丰富的案例实践通过多个案例实践教学环节如利用机器学习预测聚合物粘度、构建耐热高分子筛选工作流、大语言模型实现聚合物性质预测等让学员在实际操作中加深对理论知识的理解提升解决实际问题的能力。3、多学科知识融合课程内容涉及深度学习、高分子材料科学、材料基因组工程等多个学科领域学员能够在学习过程中拓宽知识面培养跨学科思维更好地应对复杂的研发任务。4、系统性与针对性课程从生成式AI的基础知识讲起逐步深入到大语言模型、材料基因组工程等核心内容使学员能够系统地构建知识体系同时掌握与高分子材料研发相关的具体技术和方法。5、工具与平台应用介绍Tensorflow、Pytorch、HuggingFace、Langchain、Gradio等先进的深度学习模块和工具使学员能够熟练使用这些工具进行高分子材料的研发工作提升工作效率。人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践一、基础概述与核心方法论AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述传统机器学习深度学习和生成式 AI 方法概述AI for 聚合物及复合材料研究的核心问题聚合物多层次结构表示、性能预测、结构设计等聚合物研究的 AI 方法论框架4.1 数据驱动与机理驱动的协同第一性原理到领域知识4.2 聚合物智能创制研究全流程从数据到模型从预测到设计二、数据与特征工程学术数据资源与获取1.1 常见数据库Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等1.2 聚合物公开benchmark和Kaggle数据集数据预处理与质量优化2.1 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践)2.2 使用清洗后的数据进行可视化小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP等 (实践)2.3 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践)特征工程3.1 结构表示与编码如分子指纹、链结构特征、3D结构特征、神经网络指纹3.2 特征选择方法过滤法、包装法、递归消除法等(实践)3.3物理机理指导的特征选取聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述符等3.4均聚物性能研究如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性等(实践)3.5数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践)三、模型体系从基础到前沿传统机器学习模型及应用1.1 基础模型SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、AdaBoost等模型评估策略MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1等1.2 应用场景复合材料力学性能预测如应力应变曲线(实践)深度学习模型2.1 深度学习模型训练与部署Tensorflow/PyTorch、Gradio等 (实践)2.2 深度神经网络DNN与参数更新、卷积神经网络CNN、图神经网络GNN在聚合物中的应用 (实践)聚合物材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门MatterSim、DeepMD、RadonPy、SMiPoly等)生成式 AI 与大语言模型4.1 大模型训练与部署Langchain、HuggingFace等 (实践)4.2 聚合物分子生成模型VAE、GAN、Diffusion 等 (实践)4.3 大语言模型LLMGPT、BERT、T5、DeepSeek等架构与应用 (实践)四、性能预测与材料设计正向性能预测1.1 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线(实践)1.2 机器学习预测PI复材力学性能 (实践)1.3 可解释性分析特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践)逆向设计与智能筛选2.1 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践)2.2 高通量筛选工作流从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选(实践)五、前沿AI方法在聚合物领域实践案例与科研指导聚合物表示学习性能探索描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、SELFIES等(实践)聚合物领域知识出发的对比学习主动学习和强化学习框架实现(实践)聚合物生成式模型与大语言模型实践如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能(实践)
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