Химия и искусственный интеллект / Chemistry and Artificial Intelligence: программа магистратуры

Студенты получат возможность углубить свои знания в области нейронных сетей, машинного обучения и автоматизированного анализа данных. Программа ориентирована как на тех, кто уже имеет опыт в программировании, так и на новичков — главное здесь желание учиться и развиваться. В процессе обучения участники освоят методы, позволяющие предсказывать свойства молекул и наноматериалов, а также применять вычислительную химию для оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта.

Курс подходит как для практиков, так и для исследователей, стремящихся интегрировать современные технологии в свою работу. Обучение включает в себя разнообразные подходы к решению актуальных задач и дает возможность выработать навыки, которые будут востребованы в быстро меняющемся мире науки и технологий.

Основные дисциплины:

Трек: ИИ в нефтехимии:

• Алгоритмы машинного обучения в химии / Machine Learning Algorithms in Chemistry
• Программирование для химиков / Programming for Chemists
• Фазовые переходы в нефти при разработке залежей месторождений Республики Татарстан / Phase transitions in oil during the development of deposits in the Republic of Tatarstan
• Прикладная математика и статистика / Applied Math and Statistics
• Основы нейросетей в химии / Neural Networks in Chemistry Basics
• Нефтепромысловая химия: возможности искусственного интеллекта / Oilfield chemistry: the possibilities of artificial intelligence
• Продвинутые нейросети в химии / Advanced Neural Networks in Chemistry
• Большие языковые модели (LLM): Основы и практическое применение / Large Language Models (LLM): Fundamentals and Practical Applications
• Интенсификация добычи нефти / Intensification of oil production
• Обработка естественного языка в химии / Natural Language Processing in Chemistry
• Инжиниринг управления данными / Data Driven Engineering
• Написание научных статей на английском языке / Scientific Writing
• Экстракция и подготовка химической информации / Extraction and preparation of chemical information
• Управление технологическим продуктом / Technical Product Management
• Компьютерная химия и моделирование химических систем / Computational Chemistry and Modeling of Chemical Systems
• Бизнес-аналитика для инженеров / Business Analytics for Engineers.

Трек: Академический:

• Алгоритмы машинного обучения в химии / Machine Learning Algorithms in Chemistry
• Программирование для химиков / Programming for Chemists
• Прикладная математика и статистика / Applied Math and Statistics
• Основы нейросетей в химии / Neural Networks in Chemistry Basics
• Продвинутые нейросети в химии / Advanced Neural Networks in Chemistry
• Большие языковые модели (LLM): Основы и практическое применение / Large Language Models (LLM): Fundamentals and Practical Applications
• Обработка естественного языка в химии / Natural Language Processing in Chemistry
• Инжиниринг управления данными / Data Driven Engineering
• Написание научных статей на английском языке / Scientific Writing
• Экстракция и подготовка химической информации / Extraction and preparation of chemical information
• Управление технологическим продуктом / Technical Product Management
• Компьютерная химия и моделирование химических систем / Computational Chemistry and Modeling of Chemical Systems
• Бизнес-аналитика для инженеров / Business Analytics for Engineers.
• Прикладной искусственный интеллект / Applied Artificial Intelligence
• Bведение в data-driven химию / Introduction to data-driven chemistry
• Английский язык.