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Comienza 4 July 2025 10:40

Termina 4 July 2025

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Búsqueda a través de Materiales: Generar, Emular, Simular

Únete a una sesión fascinante con Max Welling mientras explora las técnicas de vanguardia de generación, emulación y simulación para la investigación de materiales. Este coloquio MIT-Harvard presenta una fusión de aplicaciones de aprendizaje automático preparadas para revolucionar la investigación biomédica. Participa con pensamientos pio.
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Resumen

Únete a una sesión fascinante con Max Welling mientras explora las técnicas de vanguardia de generación, emulación y simulación para la investigación de materiales. Este coloquio MIT-Harvard presenta una fusión de aplicaciones de aprendizaje automático preparadas para revolucionar la investigación biomédica.

Participa con pensamientos pioneros y comprende la intersección de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación, diseñadas para profesionales y entusiastas que buscan expandir sus horizontes en el campo.

Ya sea que seas un investigador experimentado o nuevo en el terreno de la IA, este coloquio promete valiosos conocimientos que inspiran e informan. Hospedado en YouTube, la sesión es parte de una serie dedicada a avanzar el conocimiento en cursos de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, destinada a impulsar la innovación y fomentar la colaboración dentro de la comunidad científica.

Programa de estudio

  • Introducción a la investigación de materiales
  • Panorama de la ciencia de materiales
    Importancia del aprendizaje automático en la investigación de materiales
    Introducción a las contribuciones de Max Welling
  • Técnicas en generación
  • Modelos generativos en la ciencia de materiales
    Aplicaciones de GANs y VAEs en la predicción de materiales
    Estudios de caso: Historias de éxito y desafíos
  • Métodos de emulación
  • Definición e importancia en la investigación
    Técnicas para la emulación basada en datos
    Ejemplos de investigación biomédica
  • Técnicas de simulación
  • Diferenciación entre simulación y emulación
    Simulaciones dirigidas por ML en el análisis de materiales
    Marcos computacionales y herramientas
  • Integración de métodos
  • Combinación de generación, emulación y simulación
    Enfoques multimodales en investigación
    Herramientas para una integración efectiva
  • Aplicaciones en la investigación biomédica
  • Estudios de caso destacando aplicaciones prácticas
    Desafíos y direcciones futuras
  • Implicaciones éticas y sociales
  • Impacto de la IA y ML en la investigación de materiales
    Abordando preocupaciones éticas
  • Conclusión y perspectivas futuras
  • Resumen de ideas clave
    Tendencias futuras en la investigación de materiales impulsada por IA
  • Evaluación del curso y retroalimentación
  • Criterios de evaluación
    Mejora continua a través de la retroalimentación

Asignaturas

Ciencias de la Computación