主要观点总结
该文章介绍了一门关于材料科学与人工智能结合的课程，包括《材料与大模型》和《材料计算与机器学习》两个专题。课程将探索材料科学领域的一些具体难点，如复杂材料系统的多尺度模拟、高通量材料数据库的构建与分析、材料性能预测的准确性和可靠性问题等，并利用大模型和机器学习技术克服这些挑战。课程内容包括理论讲解和实践操作，涉及开源大模型的私有化部署、微调模型的方法和建议、使用开源大语言模型进行材料合成等。
关键观点总结
关键观点1: 课程主题
这门课程结合了材料科学与人工智能，包括《材料与大模型》和《材料计算与机器学习》两个专题，旨在探索材料科学领域的创新应用。
关键观点2: 课程内容
课程内容包括大模型介绍与发展历程、在线大模型理论讲解与实战、开源大模型理论讲解与私有化部署、微调模型的方法和建议等。
关键观点3: 课程时间安排
培训时间为2024年8月，分为两个阶段进行，每个阶段四天的全天授课。具体时间为上午9点至下午5点。
关键观点4: 培训费用
培训费用为公费价每课程人民币五千元（含报名费、培训费、资料费）。
关键观点5: 主讲老师
课程的主讲老师是李博士和张博士，两位老师分别在化学和材料体系机器学习与理论研究以及生物和材料体系理论模拟研究方面拥有深厚背景和实践经验。
文章预览
在当今的科学研究中，材料科学与人工智能的结合正成为推动创新的关键力量。本课程《 材料与大模型 》《 材料计算与机器学习 》将引导学生深入探索这一交叉领域。我们将直面材料科学领域中的一些具体难点，如复杂材料系统的多尺度模拟、高通量材料数据库的构建与分析、以及材料性能预测的准确性和可靠性问题。课程将通过讲授和实践相结合的方式，帮助学生掌握如何运用大模型和机器学习技术来克服这些挑战。利用先进的大模型和机器学习技术，我们可以在有限的预算内实现更卓越的科研成果。让我们携手向顶尖学术期刊发起挑战，共同攀登2024年科研领域的高峰！ 1.材料与大模型 2.材料计算与机器学习 专题一：材料与大模型 第一天上午 大模型介绍 1. 大模型介绍与发展历程 2. 大模型技术在材
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