Искусственный интеллект в химии и нефтехимии

Режим "конструктора": модуль один, тематических разделов одиннадцать.

Дополнительная квалификация для студентов

Бесшовная интеграция модуля в образовательные программы по химии

Доступ к банку практик и кейсов от вузов и индустриальных партнеров

Универсальный образовательный модуль

AI-хайп пройдет -
технологии останутся

От слов к делу

Сегодня в России нет единого стандарта обучения химиков работе с нейросетями, хотя спрос от работодателей огромный. Новый модуль поможет готовить кадры, которые смогут уверенно применять ИИ в химии, фармацевтике и создании новых материалов.

Реальные изменения

Модуль поможет дать студентам востребованные навыки работы с большими данными, ускорить научные разработки и создание новых материалов с помощью ИИ, а также — укрепить технологический суверенитет страны в ключевых индустриях.

Универсальный образовательный модуль по ИИ — это готовое решение для бесшовной интеграции в программы подготовки химиков любого профиля. Он легко встраивается в учебные планы, не требуя полного пересмотра курса, и сразу дает студентам ключевые навыки работы с искусственным интеллектом.

Готовые модули + специфика отрасли = максимальная польза

Программу интенсива мы адаптируем под актуальные образовательные программы и тенденции отрасли чтобы обеспечить максимальную практическую пользу и быстрый результат.

Пример сборки

+

Введение в программирование на Python с химическими примерами.
Работа с химическими библиотеками.
Основы представления химических данных в цифровом формате.

Анализ данных в химии с использованием машинного обучения
Создание предсказательных моделей для свойств соединений.
Визуализация и интерпретация результатов.

Глубокое обучение в задачах молекулярного моделирования.
Генеративные модели для дизайна новых молекул.
Разработка автоматизированных систем для планирования химических экспериментов.
Прогностическая оптимизация
Обеспечение безопасной эксплуатации.

ОСНОВЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

КЛАССИЧЕСКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

ГЛУБОКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

MLOps и инженерия ML-систем

ХИМИЯ

ПРАКТИКА НА ЗАДАЧАХ ОТ БИЗНЕСА

+

Ключевые результаты студентов

Базовый уровень

Способность применять методы машинного обучения и статистического анализа для обработки экспериментальных данных в химии. Умение интерпретировать результаты и принимать решения на основе данных.
Продвинутый уровень

Владение методами компьютерного моделирования и применения генеративных моделей для дизайна новых молекул и материалов с заданными свойствами.
Экспертный уровень

Умение разрабатывать и использовать автоматизированные системы планирования и проведения экспериментов, интегрированные с ИИ-алгоритмами для оптимизации исследовательского процесса.

Модуль пилотируется ТГУ и КНИТУ на базе направления 18. «Химические технологии»

Цифровые инструменты и искусственный интеллект в моделирования химико-технологических процессов

(252 акад. часов)

ИТ-квалификация - специалист по интеграции прикладных решений в химической технологии

Алгоритмы моделирования и оптимизации химико- технологических систем

(252 акад. часов)

ОНЛАЙН

Культура работы с данными

4 часа

Обработка и анализ данных на Python

32 часа

Классическое машинное обучение

22 часа

SQL и NoSQL базы данных

14 часов

Математическо-информационное моделирование химико-технологических систем

90 часов

Стажировка