在科学的第四范式——大数据时代，基于数据驱动的机器学习模型展现出强大的适应能力，能够灵活地探索数据集中隐含的知识，以抽象的形式提供比基于规则的推理更为强大的问题解决方法。在分子模拟领域，机器学习力场（ML-FFs）成功弥补了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的准确性和效率差距。近年来，该领域呈现出井喷式的蓬勃发展，这一趋势在Web of Science平台的检索结果中得以印证。相关工作频繁登入Nature、Science、Cell等顶尖刊物．

　　过去，即便存在高精度的参考数据，构建精确的经验力场仍然是一项劳力密集的任务，需要大量的人力和专业知识。而如今，通过端到端的ML-FFs，构建高精度的分子力场变得轻而易举，就像按下按钮一样简便．随着计算机的算力快速发展，通过ML-FFs实现第一性原理级别精度的大规模的分子模拟研究已经成为可能．

　　此外，机器学习方法还使人们对原本认为了解的系统有了新的化学认知，例如小分子的非对称电子效应等现象，使研究者们能够更好地理解实验结果。因此，ML-FFs将可能成为现代计算化学的基本组成部分。然而，作为新兴的跨学科领域，该领域知识面广，门槛高，相关资料和学习平台相对匮乏，信息技术也不够开放。在这种情况下，培训学习显得尤为迫切。

　　因此，特诚邀您参加我们的线余名参会会员！我们的目标是助力学员在Nature、Science、Cell等正刊及子刊上发表高质量文章，借助新技术在更有限的经费下取得更高质量的研究成果。让我们共同冲刺顶尖刊物，共创2024年的科研巅峰！

　　机器学习（ML）在材料研究中的应用，让学员能够掌握学习理论知识及熟悉代码实操，文章的复现，学会anaconda、Python、pymatgen等软件、以及机器学习数据采集及清洗、分子结构表示及提取、模型训练和测试、性能评估及优化，KNN、线性回归方法，学会机器学习材料预测，材料分类，材料可视化，多种机器学习方法综合预测等操作技能，独自完成自己的课题研究项目

　　1. 在机器学习基础上深入了解多种分子模拟案例：学员应能够理解和应用多个分子模拟案例的能力，涵盖有机体系、合金体系、锂电池、液态水等多个体系，并能够对分子模拟数据进行处理和深入分析。

　　2. 精通多种量子化学方法：学员应熟练掌握多种量子化学方法和软件，能够在实际问题中明智地选择适用的方法进行分析，并掌握标定后处理和分析的技能。

　　3. 熟练应用各类机器学习模型与技巧：理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架，包括原理和代码构建，能够灵活比较不同框架的特点，同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等机器学习技巧。

　　4. 了解最新行业动态和发展：对近两年行业内的热点工作和最新研究有清晰了解，具备在分子模拟和量子化学领域进行创新工作的能力，并能够将这些新知识有机地应用到实际工作中。

　　1.4 特征可解释性分析2. 基于数据驱动的功能材料开发案例四（深度学习实现钙钛矿材料性能回归）

　　1.用XTD/DFTB/ORCA等软件的基本操作，执行高精度的量化方法的计算2.采用经验力场(GAFF)，第一性原理方法，和基于机器学习力场的分子动力学模拟

　　主讲老师来自国内高校胡老师授课。已发表SCI论文近20余篇，研究方向为基于机器学习的分子动力学模拟，包括构建高效、高精度的AI分子力场模型，采用主动学习或大模型的知识蒸馏方法来获取高质量训练数据集， 开发基于C++的高性能的多GPU并行的LAMMPS的插件。熟知各种AI模型DeePMD, SchNet, DimeNet, SphereNet, DPA2和等变系列模型的Nequip, MACE, Allegro等，精通所有量子化学软件！

　　主讲老师来自国内高校孙老师授课，老师擅长利用量子化学方法和机器学习方法预测设计并研究新型能源材料、锂离子电池的电极材料，燃料电池催化剂以及燃料电池体系的整体设计，已在Energy & Materials,Journal of Physical Chemistry Letters, Journal Physical Chemistry C，等权威期刊上发表SCI检索论文近40余篇。老师在我们单位长期授课，参会学员累计四千余人，讲课内容和授课方式以及敬业精神受到参会学员的一致认可和高度评价！人工智能材料化学与深度学习材料更是我们单位的金牌讲师，好评如潮！

　　授课方式：通过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，电子PPT和教程开课前一周提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高！

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