| 学习内容 | 重要程度 | 是否掌握 |
|---|---|---|
| 一、通用基础模块 | ||
| 1. Python基础语法（变量、循环、条件判断、函数、类与面向对象） | 高 | 已掌握 |
| 2. Python核心库（NumPy、Pandas、Matplotlib/Seaborn）实操 | 高 | 已掌握 |
| 3. Python自动化脚本编写（批量文件处理、数据提取、任务调度） | 高 | 未掌握 |
| 4. 有机化学基础（官能团、共轭体系、D-A给体-受体结构） | 高 | 未掌握 |
| 5. OLED材料核心分类（发光层、空穴/电子传输层材料） | 高 | 未掌握 |
| 6. OLED材料关键性能指标（能级、ΔEST、量子产率、载流子迁移率等） | 高 | 未掌握 |
| 7. Linux/Shell基础命令（计算集群操作、文件管理） | 中 | 未掌握 |
| 二、DFT量化计算核心模块 | ||
| 1. DFT/TD-DFT基础理论（适用场景、核心概念、计算任务类型） | 高 | 未掌握 |
| 2. 有机/OLED分子通用泛函与基组选型标准 | 高 | 未掌握 |
| 3. ORCA软件安装、任务提交、输入文件规范书写 | 高 | 未掌握 |
| 4. ORCA输出文件解读、核心性能参数批量提取 | 高 | 未掌握 |
| 5. 分子可视化与三维结构建模（Avogadro/GaussView） | 高 | 未掌握 |
| 6. 批量DFT计算自动化脚本编写 | 高 | 未掌握 |
| 7. 激发态计算与TADF分子核心参数（S1/T1、ΔEST）计算 | 高 | 未掌握 |
| 8. Gaussian软件基础操作（补充适配） | 中 | 未掌握 |
| 三、传统机器学习模块 | ||
| 1. 机器学习基础理论（回归任务、数据集划分、评价指标） | 高 | 未掌握 |
| 2. 交叉验证与超参数优化方法 | 高 | 未掌握 |
| 3. RDKit化学信息库基础操作与分子读取 | 高 | 未掌握 |
| 4. 分子表示方法（SMILES编码、分子指纹） | 高 | 未掌握 |
| 5. 分子特征工程（Morgan/MACCS指纹、理化描述符提取） | 高 | 未掌握 |
| 6. 经典回归模型（随机森林RF、XGBoost、LightGBM）实操 | 高 | 未掌握 |
| 7. 多任务机器学习模型搭建与训练 | 高 | 未掌握 |
| 8. 模型批量预测与分子库初筛落地 | 高 | 未掌握 |
| 四、图神经网络（GNN）模块 | ||
| 1. PyTorch深度学习框架基础操作 | 高 | 未掌握 |
| 2. 图结构基础理论（节点、边、分子拓扑图表示） | 高 | 未掌握 |
| 3. 经典GNN模型核心原理（GCN、GAT、MPNN） | 高 | 未掌握 |
| 4. PyTorch Geometric（PyG）库基础操作 | 高 | 未掌握 |
| 5. 分子图数据构建与预处理全流程 | 高 | 未掌握 |
| 6. GNN多任务预测模型搭建、训练与精度优化 | 高 | 未掌握 |
| 7. GNN注意力机制与分子核心官能团分析 | 高 | 未掌握 |
| 8. 生成式GNN与分子反向设计入门 | 中 | 未掌握 |
| 五、工程自动化与高通量管线模块 | ||
| 1. OLED材料研发全流程管线逻辑设计 | 高 | 未掌握 |
| 2. 多模块串联自动化脚本编写 | 高 | 未掌握 |
| 3. 分子数据管理与本地数据库搭建 | 中 | 未掌握 |
| 4. 高通量筛选规则与性能过滤逻辑实现 | 高 | 未掌握 |
| 5. 候选分子自动排序与结果报告生成 | 中 | 未掌握 |
| 6. 理论-实验闭环数据回流流程设计 | 中 | 未掌握 |
| 六、综合实战项目模块 | ||
| 1. 项目背景与企业需求拆解 | 高 | 未掌握 |
| 2. 项目数据集构建、清洗与预处理 | 高 | 未掌握 |
| 3. 大规模DFT数据标注全流程落地 | 高 | 未掌握 |
| 4. 传统机器学习分子粗筛模块落地 | 高 | 未掌握 |
| 5. GNN分子精筛与结构优化模块落地 | 高 | 未掌握 |
| 6. 全自动高通量筛选管线整合与联调 | 高 | 未掌握 |
| 7. 项目成果量化、总结与文档输出 | 中 | 未掌握 |
| 8. 面试/简历适配的项目内容打磨 | 中 | 未掌握 |
ai+chemistry知识点
qq_434722482026-06-09 8:53
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