실용적 물질 정보학: 분자, 제형 및 장치 설계
실용적 물질 정보학: 분자, 제형 및 장치 설계

실용적 물질 정보학: 분자, 제형 및 장치 설계
재료 정보학은 단일 분자의 특성 예측부터 다성분 배합 최적화, 장치 수준의 성능 향상에 이르기까지 재료 및 장치 설계의 모든 단계에 머신러닝을 접목합니다. 이 과정에서는 코딩 없이도 슈뢰딩거(Schrödinger)의 ‘Materials Science Maestro(MS Maestro)’ 인터페이스를 사용하여 머신러닝(ML) 모델을 구축하고 적용하는 방법을 배웁니다.
소분자 유기 및 유기금속 화합물, 이온성 액체, 촉매, 고분자, 무기 고체, 배합 제품에 이르는 실제 물성 예측 데이터셋을 직접 다루게 됩니다. 이후 해당 워크플로를 소자 설계 분야로 확장하게 됩니다. 과정이 끝날 무렵에는 실제 설계 과제에 적용할 머신러닝 모델을 스스로 구축하고, 평가하며, 적용할 수 있게 될 것입니다.
이 재료 정보학 과정은 재료 과학 분야에서 실용적인 데이터 기반 워크플로우를 학습할 수 있는 효과적이고 효율적인 접근 방식을 제공합니다:
이 과정에는 과정 수강에 필요한 라이선스와 컴퓨팅 리소스가 포함된 웹 기반 슈뢰딩거(Schrödinger) 소프트웨어 이용 권한이 제공됩니다:
재료 정보학의 기초와 데이터 기반 재료 과학 모델링을 위한 업계 최고의 인터페이스 사용법을 배워보세요. 모델링 워크플로를 실행하는 데 코딩이나 스크립팅이 필요하지 않습니다.
다양한 화학 분야와 응용 분야에 걸쳐 구조-성질 관계를 파악하기 위한 모델을 구축, 학습, 검증 및 적용하는 방법을 알아보세요.
다양한 화학 분야 및 응용 분야에 걸쳐 다성분 혼합물의 제형-물성 관계를 분석하기 위한 모델을 구축, 학습, 검증 및 적용하는 방법을 알아보세요.
유기 발광 다이오드(OLED) 소자를 중심으로, 적층형 소자의 소자-특성 관계에 대한 모델을 구축, 학습, 검증 및 적용하는 방법을 알아보세요.
재료 정보학 개론
재료 정보학 개론
재료과학(MS) 마에스트로 입문
성질 예측: 분자에서 재료까지
구조-성질 관계 개론
제형 정보학 및 설계
처방 기계 학습 개론
기기 수준 정보학: OLED 응용 분야
OLED 소자를 위한 머신러닝 개론
독립적인 사례 연구
수용성 예측을 위한 QSAR 모델 개발
약물-용매 제형의 용해도 및 비용 최적화
목표 발광 색상을 갖는 OLED 소자 설계

재료 모델링에 관한 자기 주도형 동영상 강의

실용 이론에 관한 동영상들은 복잡한 과학 개념(예: 분자 양자역학)을 알기 쉽게 설명합니다.

클라우드 기반 컴퓨팅 리소스에 접속하여 직접 계산을 수행하세요

실습 중심의 단계별 튜토리얼 (예: 제제학 강좌, pKa 예측)

웹 기반 그래픽 사용자 인터페이스에서 직접 모델링 실습 (예: 고분자 재료 강좌, 확산 튜토리얼)

실용 이론에 관한 동영상은 복잡한 과학 개념(예: 분자 동역학)을 알기 쉽게 설명합니다.

재료 모델링에 관한 주문형 동영상 강의

클라우드 기반 컴퓨팅 리소스에 접속하여 직접 계산을 수행하세요

전문가의 피드백을 받으며 사례 연구를 수행합니다(예: 유기 전자공학 강좌, 독립 사례 연구).

실용적인 이론을 다룬 동영상은 복잡한 과학 개념(예: 화학 분야의 기계 학습)을 쉽게 풀어줍니다.

실용 이론에 관한 동영상들은 복잡한 과학 개념(예: 주기적 양자역학)을 알기 쉽게 설명합니다.

실용 이론에 관한 동영상은 복잡한 과학적 개념(예: 코어스그레인링)을 알기 쉽게 설명합니다.
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