机器学习（ML）在材料领域应用的专题

背景

机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法，已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设计等多个领域，并且在材料学研究中展现出惊人的潜力。传统的发现新材料的方法，如经验试错法和基于密度泛函理论(DFT)的方法，往往需要较长的研发周期，成本高、效率低，已经不能很好的适应如今需求量激增的材料学领域。机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成本，缩短研发周期。代替或配合传统的实验以及计算模拟，能够更加快速且准确的分析材料结构、预测材料性质，从而更加有效的开发新的功能材料。机器学习已在材料、纳米材料设计、化学、生物、医药设计、量子化学金属合金、环境等诸多领域得到广泛的发展，现有机器学习多为计算机方向，无法快速落地到材料方面等科学研究，由于机器学习材料发展缓慢，学习平台文献资料较少。

对象

全国各大高校、企业、科研院所从事、纳米材料、化学化工、计算化学、量子化学、金属合金、非晶新材料、二维材料、钙钛矿、氧化物材料、半导体材料、环境材料、燃烧电池、锂电池、生物材料、聚合物复合材料、能源材料、光电材料、增材制造、催化等研究的科研人员及机器学习爱好者

目标（完全适合零基础）

能够掌握机器学习（ML）在材料研究中的应用，学习理论知识及熟悉代码实操，文章的复现，学会anaconda、Python、pymatgen等软件、以及机器学习数据采集及清洗、分子结构表示及提取、模型训练和测试、性能评估及优化，KNN、线性回归方法，学会机器学习材料预测，材料分类，材料可视化，多种机器学习方法综合预测等操作技能，独自完成自己的课题研究项目，助力发Nature、Science、Angew、Advanced Materials、JACS、Nano Letters、ACS Catalysis、Joule、Matter、Energy Storage Materials等顶刊文章！

最新机器学习（ML）在材料领域应用专题培训背景机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法，已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设计https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3Mzc0NDkxMA==&mid=2247483737&idx=1&sn=b9392e41b4028b7b9069095c29643169&chksm=ceda1e38f9ad972efa201a459d7a4034d444b200eb6d1a373e1ebd87463ae729b05d62ebcc82&token=1250574508&lang=zh_CN#rd

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