课程简介：

近年来，机器学习已越来越多的应用在化学与材料科学的研究当中，神经网络作为机器学习众多方法中热度最高的算法，在材料科学的相关研究中也备受追捧。与其它机器学习算法相比，神经网络参数设置更为繁杂，编写时更加依赖使用者的经验。华算科技历经半年的设计与打磨，结合数百名学员反馈，推出了基于材料与化学方向的神经网络专题课程。

本次课程主要基于Python语言与TensorFlow/Keras框架，学习神经网络的构建、训练与使用，课程中使用的绝大部分案例均源于化学/材料文献中真实案例，同学们学习完成后可直接将其用于自己的研究当中。课程设计目的为学习完成之后，能自己构建常用的神经网络，进行各种技巧处理，并进行应用。

课程须知：本次课程报名需有一定的Python代码基础，零基础同学请选择《Python与机器学习》课程。