Химия и искусственный интеллект
Научитесь решать сложные задачи химии, фармы, нанотехнологий и биотеха с помощью нескольких строчек программного кода
Старт
в любое время
Нагрузка
48 / 60 ак. ч
Длительность
2 месяца
Доступ
Навсегда
Формат
Асинхронный: учитесь в своем темпе
Курс
Кому подойдет
1
Студентам естественнонаучных и технических специальностей
Плавно погрузитесь в мир IT и научитесь применять алгоритмы искусственного интеллекта для текущих задач в работе и учебе
2
Ученым-исследователям
Научитесь основам программирования на языке Python, освоите инструменты обработки результатов экспериментов и познакомитесь с новым подходом к их планированию и реализации
3
Исследователям в R&D отделе компании
Освоите инструменты для оптимизации производственных и лабораторных процессов с помощью методов машинного обучения, научитесь работать с большими объемами данных и предиктивными моделями
О курсе
Химия и материаловедение — дисциплины, к которым сложно применить data-driven подход, ведь данные, с которыми они работают, часто несистематизированы и плохо поддаются унификации. Мы в ИТМО привыкли работать со сложными задачами, и с помощью этого онлайн-курса решили поделиться своими наработками с коллегами, которые так же, как и мы, устали от лабораторной рутины.
Курс предоставляет базу для начала работы в области искусственного интеллекта, а также фокусируется на применении этих знаний в области химии и материаловедения. Таким образом курс подойдет как химикам, не занимавшимся до этого программированием, так и людям, работающим с кодом, и желающим уделить внимания области машинного обучения и его применения в химическом домене.
Отличительной особенностью курса является то, что в нем описаны все этапы применения ИИ в химии, начиная с установки всех необходимых программ и обучению основам языка Python, и заканчивая наиболее современными методами создания нейронных сетей.
Курс предоставляет базу для начала работы в области искусственного интеллекта, а также фокусируется на применении этих знаний в области химии и материаловедения. Таким образом курс подойдет как химикам, не занимавшимся до этого программированием, так и людям, работающим с кодом, и желающим уделить внимания области машинного обучения и его применения в химическом домене.
Отличительной особенностью курса является то, что в нем описаны все этапы применения ИИ в химии, начиная с установки всех необходимых программ и обучению основам языка Python, и заканчивая наиболее современными методами создания нейронных сетей.
Чему вы научитесь
- 1Проводить data-driven проекты в химииАнализировать данные и рационально подходить к проведению экспериментов
- 2Моделировать химические эксперименты с помощью искусственного интеллектаПрименять уже разработанные и создавать свои предсказательные модели для оценки различных параметров системы перед экспериментом
- 3Строить простые генеративные системыРазрабатывать ИИ-решения, способные создавать молекулы/изображения
- 4Визуализировать данныеПредставлять свои результаты с помощью удобных инструментов
Как проходит обучение
Видеоуроки
Можно смотреть лекции в любое удобное время, например по дороге на работу или во время скучной лекции в университете
Лонгриды и туториалы
Текстовый формат поможет вам лучше усвоить информацию из лекций, углубиться в материал и шаг за шагом применять новые знания на практике
Практика
Тренажеры дадут возможность закрепить полученные знания и навыки
Поддержка и забота
Телеграм-канал с лекторами на время обучения
Программа
Принципы работы на языке Python, настройка среды и базовые понятия в программировании
- Основы программирования
- IDE, Git и менеджеры пакетов
- Основы Python, Pandas, Numpy
Навыки эффективной работы с химическими данными и их источниками; специфика представления различных химических соединений в компьютерных форматах; работа с библиотеками Pubchempy, Rdkit и Pymatgen на практическом материале
- Работа с научными статьями
- Представление органических соединений
- Представление неорганических соединений
- Обработка и нормализация химических данных
Необходимые материалы для работы с данными, включая теорию вероятностей и статистические тесты, инструменты для создания информативных графиков с использованием библиотек Matplotlib, Seaborn и Plotly. Разведочный анализ данных для выявления закономерностей и понимания структуры данных
- Введение в теорию вероятностей
- Статистика
- Статистические тесты
- Библиотеки для визуализации
- Мастер-класс по EDA
Основные методы машинного обучения, которые послужат фундаментом для изучения более сложных методов в следующих модулях
- Основы машинного обучения, линейные модели
- Алгоритмы поиска ближайших соседей
- Деревья решений
- Вероятностные модели
- Ансамбли в машинном обучении. GBDT
Различные типы нейросетей и их применение для широкого спектра задач: от создания лекарственной молекулы до электронного лабораторного журнала
- Основы глубокого обучения, полносвязные нейросети
- Автоэнкодеры для экстракции значимой информации
- Идея сверток и сверточные нейросети
- Идея молекулярных трансформеров
- Основы генеративного глубокого обучения
- Cutting-edge глубокое обучение
Кто будет преподавать
Владимир Виноградов
Директор химико-биологического кластера Университета ИТМО
Петр Жиляев
Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий
Никита Серов
Сотрудник Центра химии и искусственного интеллекта, ХБК ИТМО
Юлия Разливина
Сотрудник Центра химии и искусственного интеллекта, ХБК ИТМО
Иван Дубровский
Сотрудник Центра химии и искусственного интеллекта, ХБК ИТМО
Валерия Одегова
Сотрудник Центра химии и искусственного интеллекта, ХБК ИТМО
Нина Губина
Сотрудник Центра химии и искусственного интеллекта, ХБК ИТМО
Денис Горовой
Инженер химико-биологического кластера ИТМО
Анна Иванова
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Илья Ильин
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Константин Константинопольский
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Константин Константинопольский
Регалии:
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
- Обладатель степени доктора наук в области [соответствующей области знаний].
- Автор более чем [количество] научных публикаций в рецензируемых журналах и международных конференциях.
- Эксперт с опытом рецензирования статей и исследований для ведущих научных изданий.
Образование:
- [Год] – Докторская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Магистерская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
- [Год] – Бакалаврская степень в области [название специализации], [Университет/Институт].
Знания и компетенции:
- Глубокое понимание [соответствующей области знаний] и современных тенденций в ней.
- Продвинутые навыки анализа данных и использования статистических методов для исследований.
- Эксперт в использовании [программы/инструмента] для [соответствующей деятельности, например, анализа данных, моделирования и т.д.].
- Глубокое знание [связанных областей знаний] и способность интегрировать их в учебный процесс.
Опыт:
- [Годы] – Преподаватель [название университета/колледжа], [должность].
- [Годы] – Научный сотрудник в [название исследовательской лаборатории/института], занимался [описание задач и исследований].
- [Годы] – Консультант/эксперт в [компания/организация], работал над [проекты/задачи, над которыми работал].
- [Годы] – Участие в [международные/национальные] конференции и семинары, как спикер/преподаватель.
Этот преподаватель обладает богатым научным опытом, глубокими знаниями и широким кругозором в своей области. С его помощью студенты получат качественное образование, основанное на актуальных исследованиях и практическом опыте.
Стоимость
Самостоятельный | 48 ак. ч.
10 000 р.
★ 5 000 р. студентам
Практический | 60 ак. ч.
15 000 ₽
Корпоративный | 60 ак. ч.
30 000 ₽
Документ об образовании
После завершения обучения вы получите сертификат ИТМО или удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца выдается участникам, имеющим среднее профессиональное и/или высшее образование (в том числе тем, кто находится в процессе получения)
Информация
Документы
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО»
197101, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, д. 49 лит. А
ИНН 7813045547
ОГРН 1027806868154