05 Грудня 2023
Machine Learning in Materials Lifecycle
Рівень: початковий
Мова: англійська
Формат: онлайн
Тривалість курсу: 30 годин
Дати: 5.12 - 13.12
Цільові групи: Студенти, фахівці та керівники/менеджери в галузі загального машинного навчання, експериментального матеріалознавства та інженерії, обчислювального матеріалознавства, не пов'язаного з машинним навчанням.
Лектор: Васільєв Олександр Олексійович, Завідувач відділу Прикладної математики та обчислювального експерименту в матеріалознавстві, Інститут проблем матеріалознавства ім.І.М.Францевича Національної академії наук України.
Формат викладання: самостійне навчання на основі відео та текстових матеріалів на платформі eduportal.kau.org.ua, проходження фінального тестування;
Реєстрація: будь ласка, заповніть форму для реєстрації на курс. Після заповнення, Ви отримаєте інструкцію для реєстрації на порталі eduportal.kau.org.ua, і будете зараховані на обраний Вами курс.
Цей курс "Машинне навчання в життєвому циклі матеріалів" пропонує всебічний вступ до перетину машинного навчання та матеріалознавства. Розроблений для студентів та бізнес-професіоналів з обмеженою технічною підготовкою, курс складається з чотирьох 2-годинних лекцій. Він охоплює основи машинного навчання та матеріалознавства, а також заглиблюється в те, як алгоритми машинного навчання можуть бути застосовані протягом усього життєвого циклу матеріалів - від відкриття та розробки до виробництва, тестування, застосування та переробки. Завдяки тематичним дослідженням та реальним прикладам учасники отримають уявлення про трансформаційний вплив машинного навчання на матеріалознавство, що підготує їх до майбутніх можливостей та викликів у цій міждисциплінарній галузі...
Необхідні знання
Ніяких, але студентам з хорошою підготовкою з математики, фізики та хімії, а також базовим розумінням матеріалознавства та інженерії буде легше засвоїти цей курс.
Набуті навички
Студенти отримають базове розуміння того, як моделі машинного навчання застосовуються в матеріалознавстві та інженерії, їх можливостей та обмежень, навички, необхідні для отримання загального розуміння спеціалізованої літератури на цю тему, розуміння застосовності певних алгоритмів машинного навчання до конкретних проблем, вміння брати участь в дискусіях з питань застосування машинного навчання до проблем, пов'язаних з матеріалознавством.
Ви можете познайомитися з лектором та дізнатися про структуру курсу з цього короткого відео
Навчання на курсі безкоштовне. По закінченню курсу всі слухачі отримають сертифікати із зазначенням кількості кредитів ECTS.
