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xxxgdragon新蟲 (初入文壇)
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[交流]
生成式AI驅(qū)動的高分子材料研發(fā)與應(yīng)用
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生成式人工智能導(dǎo)論 學(xué)習(xí)目標(biāo):明確生成式AI方法的適用性，優(yōu)勢，以及局限性等。 1.1 深度學(xué)習(xí)和生成式AI 1.2 生成式AI的應(yīng)用實例（VAE、Diffusion、LLM等） 1.3 生成式AI在材料領(lǐng)域(無機、金屬、高分子等領(lǐng)域)的應(yīng)用 大語言模型：生成式AI的核心 學(xué)習(xí)目標(biāo):以生成式AI中最重要的一個模塊—大語言模型為例，對生成式AI進行重點分析。 2.1 大模型的架構(gòu)與特點（如 GPT、BERT 等）2.2 （聚合物）材料大模型最新開發(fā)進展 2.3 大模型的訓(xùn)練與應(yīng)用示例 案例實踐教學(xué)一：以GPT訓(xùn)練為例 深入大語言模型的開發(fā)和在線部署 學(xué)習(xí)目標(biāo):以大語言模型為例，有針對性的對生成式AI進行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，以方便將來開展基于生成模型的性質(zhì)預(yù)測和逆向設(shè)計的學(xué)習(xí) 3.1 Tensorflow與Pytorch—深度學(xué)習(xí)模塊 3.2 HuggingFace—大語言模型的“Github“ 3.3 Langchain—訓(xùn)練、使用大模型的腳手架 3.4 Gradio—自己部署在線機器學(xué)習(xí)模型 3.5案例實踐教學(xué)二: 利用機器學(xué)習(xí)和生成式AI方法預(yù)測聚合物粘度——體會各模型在精度、復(fù)雜度和計算時間的區(qū)別 材料基因工程：數(shù)據(jù)驅(qū)動的聚合物設(shè)計 學(xué)習(xí)目標(biāo):從數(shù)據(jù)庫出發(fā)，對材料領(lǐng)域常見的數(shù)據(jù)庫進行介紹，學(xué)習(xí)如何利用Pandas、ChemDraw、Dragon、Mordred等軟件包批量構(gòu)建及處理數(shù)據(jù)集，對材料進行特征選擇。常見的聚合物材料結(jié)構(gòu)表示方法及編碼及機器學(xué)習(xí)模型的評估與利用 4.1 材料基因組：從高通量計算到智能設(shè)計 4.2 常見（聚合物）材料數(shù)據(jù)庫Material Project數(shù)據(jù)庫、PolyInfo、AI Polymer Plus、Polymer Genome 4.3常見聚合物數(shù)據(jù)獲取與使用 4.4 聚合物結(jié)構(gòu)的特征工程 4.5 特征選擇(過濾特征、包裝到其他評估或集成到訓(xùn)練) 4.6案例實踐教學(xué)三  包含以下內(nèi)容)從零開始手搓耐熱高分子/高力學(xué)性能高分子機器學(xué)習(xí)篩選工作流的代碼， 實現(xiàn)對聚合物結(jié)構(gòu)表示、特征篩選、模型建立、模型優(yōu)化和高通量篩選的掌握 通過以上課程加深對于機器學(xué)習(xí)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的掌握。 4.8 案例實踐教學(xué)四：主動學(xué)習(xí)、對比學(xué)習(xí)框架在聚合物科學(xué)問題中的實現(xiàn) 生成式AI在聚合物科學(xué)中的應(yīng)用 學(xué)習(xí)目標(biāo):介紹深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿內(nèi)容，了解材料科學(xué)與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新研究動態(tài)，同時介紹幾種更為先進的機器學(xué)習(xí)算法。 5.1 生成模型在聚合物材料性質(zhì)預(yù)測和逆向設(shè)計中的應(yīng)用與挑戰(zhàn) 5.2 大語言模型驅(qū)動性質(zhì)預(yù)測 案例實踐教學(xué)五：大語言模型實現(xiàn)聚合物性質(zhì)預(yù)測—polyBERT和TransPolymer 5.3 逆向設(shè)計范式： 案例實踐教學(xué)六：VAE和大語言模型實現(xiàn)聚合物按需逆向設(shè)計 5.4 生成式AI在材料科學(xué)中的規(guī)模化應(yīng)用前景 |
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