🧪ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಮೂಲ ವಿಜ್ಞಾನ)

ಮೂಲ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ · 11 ಘಟಕ · ಉಚಿತ, ಸದಸ್ಯತ್ವವಿಲ್ಲದೆ
1 ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ
2 ಆಣ್ವಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ರಾಸಾಯನಿಕ ರಚನೆ: ಸ್ಮೈಲ್ಸ್, InChI ಮತ್ತು RDKit ಜೊತೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ
3 ರಿಯಾಕ್ಷನ್ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂ: ಉತ್ಪನ್ನ, ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ
4 ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟೇಶನ್ ಬೆಂಬಲ: NMR, IR ಮತ್ತು ಮಾಸ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೆಟ್ರಿ
5 ಸಾಹಿತ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ: ಮೂಲ, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ
6 ರಾಸಾಯನಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್: ಪಾಂಡಾಗಳು, ಸ್ಟೊಯಿಕಿಯೊಮೆಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ
7 ಮಾಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು QSAR: ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, pKa ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮಿತಿಗಳು
8 ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ದಾಖಲೆ: ಪ್ರಯೋಗ ನೋಟ್‌ಬುಕ್, ELN ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ
9 ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: GHS, SDS ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಿತಿಗಳು
10 ದೃಢೀಕರಣ, ಭ್ರಮೆ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಮಗ್ರತೆ
11 ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಮಾನವ: ನೈತಿಕತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿಗಳು ಮೊದಲ ಘಟಕದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ