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本课程采用模块化结构,学生需在12个月内完成180个学分,学生将完成:1. 秋季和春季学期教学课程的120学分;2. 夏季学期研究项目的60学分。人工智能和机器学习正迅速应用于几乎所有行业,一些化学家正在利用它们来研发新药,另一些化学家则利用它们来提高生产流程的可持续性。2门核心的科学中的机器学习课程将介绍有监督、无监督和强化学习的基础知识,应用于回归、分类、密度估计、数据生成、聚类和最优控制,以及现代深度学习的概念和方法。主题包括深度神经网络、CNNs、RNNs、GANS、LLMs、自动编码器、迁移学习、强化学习、可解释机器学习和马尔可夫决策过程、清理数据和处理大型数据集。
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