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Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in der Chemie

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Dieser Artikel bietet einen Überblick über die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) in den Bereichen Chemie und Materialwissenschaft. Er behandelt grundlegende Konzepte, Methoden und Metriken, die für KI relevant sind, einschließlich Datenverarbeitung, Modelltraining und verschiedener Algorithmen. Der Inhalt ist in Vorlesungen und Seminare gegliedert, die praktische Anwendungen und theoretische Grundlagen detailliert darstellen.
  • Hauptpunkte
  • einzigartige Erkenntnisse
  • praktische Anwendungen
  • Schlüsselthemen
  • wichtige Einsichten
  • Lernergebnisse

  • • Hauptpunkte

    • 1
      Umfassende Abdeckung der Konzepte von KI und ML in der Chemie und Materialwissenschaft.
    • 2
      Strukturierter Aufbau mit klaren Trennungen zwischen Vorlesungen und Seminaren.
    • 3
      Einbeziehung praktischer Beispiele und Anwendungen, die für das Fachgebiet relevant sind.

  • • einzigartige Erkenntnisse

    • 1
      Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung und deren Einfluss auf die Modellleistung.
    • 2
      Diskussion über die Anwendbarkeit von Modellen und die Bedeutung der Kreuzvalidierung.

  • • praktische Anwendungen

    • Der Artikel bietet praktische Anleitungen zur Implementierung von KI-Techniken in der Chemie, einschließlich Datenhandhabung und Modelltraining.

  • • Schlüsselthemen

    • 1
      Grundlagen des Maschinellen Lernens
    • 2
      Datenverarbeitungstechniken
    • 3
      Anwendungen von KI in der Chemie

  • • wichtige Einsichten

    • 1
      Integration von KI-Methoden in traditionelle chemische Praktiken.
    • 2
      Fokus auf reale Anwendungen und Fallstudien in der Materialwissenschaft.
    • 3
      Detaillierte Erkundung verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Relevanz.

  • • Lernergebnisse

    • 1
      Verstehen der grundlegenden Konzepte von KI und maschinellem Lernen in der Chemie.
    • 2
      Erlernen praktischer Datenverarbeitungstechniken für KI-Anwendungen.
    • 3
      Einblicke in die Anwendbarkeit verschiedener KI-Modelle in realen Szenarien gewinnen.
Beispiele
Tutorials
Codebeispiele
Visualisierungen
Grundlagen
fortgeschrittene Inhalte
praktische Tipps
beste Praktiken

“ Einführung in KI in der Chemie

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der sich auf Algorithmen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden Prinzipien des ML, einschließlich überwachtem, unüberwachtem und verstärkendem Lernen.

“ Datensammlung und -verarbeitung

Verschiedene Algorithmen werden im maschinellen Lernen eingesetzt, um chemische Daten zu analysieren. Dieser Abschnitt beschreibt gängige Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und neuronale Netzwerke und erklärt deren Anwendungen in der Chemie.

“ Anwendungen von KI in der Chemie

Python ist eine führende Programmiersprache in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen. Dieser Abschnitt erörtert die Vorteile, Bibliotheken und Werkzeuge, die die Datenanalyse und Modellentwicklung in der Chemie erleichtern.

 Originallink: https://test.teach-in.ru/file/synopsis/pdf/ai-in-chemistry-and-materials-science-M-3.pdf

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