机器学习锂离子电池通过数据驱动方法显著优化了锂离子电池的研发流程，包括材料发现、性能预测、寿命评估及故障诊断。在材料设计方面，ML可高效筛选电极/电解质成分（如高容量正极材料或固态电解质），预测电化学性能（如离子电导率、循环稳定性），并加速新型电池体系的开发。在电池管理系统中，ML算法能实时分析充放电数据，精确预测剩余寿命（SOH/RUL）并早期预警热失控风险。当前挑战集中于小样本数据建模和电化学机理的可解释性，但融合物理信息的机器学习（如PINNs）和跨尺度建模正推动该领域向智能化、高精度方向发展。这一技术有望将电池研发周期缩短50%以上，并为下一代高能量密度、长寿命电池提供创新解决方案。
智能辅助材料设计通过融合人工智能（AI）、机器学习（ML）和高通量计算技术，革命性地变革了传统材料研发模式。该方法利用深度学习模型（如生成对抗网络、图神经网络）实现材料性能的精准预测、逆向设计和多目标优化，显著加速新型功能材料的发现进程（如超材料、高温合金或光电材料）。智能系统能够自主分析材料构效关系，生成超越人类经验的最优结构，并将材料研发周期缩短60%-80%。当前该领域正朝着"物理信息嵌入的生成模型"和"自动化实验-计算闭环"方向发展，但仍面临训练数据质量、跨尺度建模等挑战。随着数字孪生和机器人实验的整合，智能辅助设计正推动材料科学进入"按需设计"的新范式，为能源存储、航空航天等战略领域提供创新材料解决方案。
专题名称
专题一：机器学习锂离子电池
专题二：人工智能辅助材料设计
机器学习锂离子电池：
1.使学员了解锂离子电池的基本原理和特性，以及机器学习在电池技术中的应用背景。通过学习Python编程语言，使学员能够熟练使用基础语法、函数、模块、包和面向对象编程，让学员熟悉并掌握机器学习库。
2.使学员理解神经网络的基础知识，包括激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播，并能够使用Pytorch构建全连接神经网络，掌握深度学习中的正则化技术、优化算法和超参数调优方法，了解并能够应用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、Transformer架构、生成对抗网络和变分自编码器。
3.培养学员在锂离子电池正极材料特性工程方面的实战能力。通过实战项目，使学员能够使用机器学习技术预测锂离子电池性能、稳定性，并进行电池性能分类。理解如何将机器学习与分子动力学模拟、第一性原理计算以及实验数据结合，以加速新材料的发现和电池性能的优化。
4.电池管理系统（BMS）的智能化学习：使学员了解BMS的功能与组成，并能够应用机器学习技术进行电池充放电策略的优化。培养学员使用机器学习技术进行锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计。
5.拓宽学员的国际视野，让他们接触和学习国际上的先进研究成果。培养具备跨学科整合能力的学员，使他们能够在锂离子电池、深度学习、数据科学等领域之间架起桥梁，开展创新性研究。
人工智能辅助材料设计：
内容涵盖了从基础Python编程到常见的机器学习算法，并通过实际案例分析与项目实践，帮助学员理解并掌握如何将机器学习技术应用于材料与化学领域。课程设计注重理论与实践的结合，逐步深入，让学员在学习过程中不仅能够掌握相关算法，还能亲自动手解决材料科学中的实际问题。
1.掌握Python编程基础及其在科学计算中的应用：学会利用Python进行数据处理、模型构建与可视化，熟悉NumPy、Pandas等工具。
2.理解材料与化学中的机器学习方法：掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。
3.应用机器学习解决材料科学问题：通过项目实践，深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤，学会使用sklearn等工具库完成任务。
4.了解材料数据的特征工程与数据库应用：学习如何表示分子结构与晶体结构，并了解常见材料数据库的使用方法。
5.提升实战能力并引导深入学习：通过多样化的项目实践案例，巩固课程内容，为后续深度学习等更复杂算法的学习打下基础。
机器学习锂离子电池主讲老师：
来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，长期从事锂离子电池研究，特别是在利用计算模拟方法和机器学习技术解决锂离子电池领域的关键问题。在多个国际高水平期刊上发表 SCI检索论文30余篇。他的授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂！
人工智能辅助材料设计主讲老师：
陈老师来自国内“985工程”顶尖高校材料物理与化学专业，长期从事材料科学、机器学习，未来互联网与命名数据网络，量子力学等领域。在多个国际高水平期刊上发表 SCI检索论文15余篇。国家发明专利一项，他的授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂，受到学员们的一致认可和高度评价！
专题一：机器学习锂离子电池
第一天上午
锂离子电池与机器学习背景
Python基础语法、函数、模块和包、面向对象编程
机器学习库介绍：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn
第一天下午
监督学习与非监督学习
K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归
实战一：使用机器学习预测锂离子电池性能：特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等，选择不同的机器学习模型，例如决策树、随机森林、支持向量机，最后进行性能评估。
第二天上午
K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE
集成学习：随机森林、Boosting
交叉验证、性能指标、模型评估与选择、网格搜索
实战二：聚类分析在电池性能分类中的应用：根据电池的容量、能量密度、内阻、循环稳定性等特征，选择合适的聚类算法，并通过降维判断聚类结果的有效性。
第二天下午
神经网络基础、激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播
Pytorch构建全连接神经网络
深度学习中的正则化技术：L1、L2、Dropout
优化算法：SGD、Adam、RMSprop
超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
实战三：基于深度学习的高熵材料的虚拟高通量筛选： 收集和整理用于训练的数据集，包括高熵材料的化学组成、晶体结构、物理化学性质等，使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练，并采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。
第三天上午
循环神经网络
卷积神经网络
图神经网络
注意力机制
Transformer架构
生成对抗网络
变分自编码器
实战四：基于图神经网络的锂离子电池性能预测：构建图神经网络模型，选择合适的架构，如GCN、GAT等，来学习材料图特征节点和边的表示，用于预测锂离子电池性能。
第三天下午
锂离子正极材料的特征工程
实战五：基于机器学习的锂金属正极材料的稳定性预测：选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、集成学习、神经网络，使用适当的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，来衡量模型预测锂金属正极材料稳定性的性能。
实战六：实验引导的高通量机器学习分析：讲解将机器学习模型集成到实验流程中，优化实验过程，实现从实验设计到数据分析的自动化和智能化。
第四天上午
基于锂离子电池的机器学习与多尺度模拟
机器学习、分子动力学模拟与第一性原理计算
机器学习与实验结合
实战七：机器学习加速寻找新的固体电解质：构建包含已知固体电解质材料的数据库，包括它们的化学组成、晶体结构、离子导电性等属性，利用训练好的模型对大量候选材料进行虚拟筛选，预测它们的离子导电性，快速识别出有潜力的新固体电解质。
第四天下午
机器学习在电池管理系统中的应用介绍
电池管理系统（BMS）的功能与组成
电池充放电管理
电池安全与保护
电池健康状态的指标
电池老化分析
基于机器学习的电池充放电策略优化
第五天上午
实战八：电池管理系统：物理模型与机器学习集成：利用机器学习预测电池的长期性能和寿命，将机器学习集成到BMS中，实现对电池状态的实时监控和控制，定期评估机器学习模型的性能，并根据新的数据和反馈进行优化。
实战九：机器学习用于锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计：收集电池在不同充放电条件下的运行数据，包括电压、电流、温度、充放电时间等，训练机器学习模型，并通过交叉验证等方法评估模型的准确性和泛化能力，实现对SOC和SOH的实时估计。
第五天下午
实战十：基于GRU、LSTM、Transformer锂电池剩余寿命预测：重点讲解如何设计GRU、LSTM或Transformer模型的架构，包括层数、隐藏单元的数量、输入和输出维度等，比较GRU、LSTM和Transformer模型的性能。
实战十一：从实验数据出发重构Mn-DRX设计思路：讲解通过深度学习模型预测无序岩盐（DRX）材料结构和性能之间的关系，构造给定条件下的电压和容量之间的关系映射，讲解DRXNet模型将正极材料化学组分、电化学测试电流密度、工作电压窗口以及循环次数作为输入，来预测若干条放电曲线。
部分案例图片：
专题二：人工智能辅助材料设计
第一天：材料机器学习基础与Python环境配置
第一天将系统讲解机器学习在材料科学中的应用背景与Python编程基础。分为如下几个部分：首先概述机器学习在材料与化学领域的核心价值，涵盖材料发现、性能预测等应用场景；其次将指导学员完成Vscode、Anaconda开发环境搭建，通过变量定义、控制流语句等基础语法教学，掌握函数封装、类与对象构建及模块化编程的进阶技巧；最后聚焦科学数据处理工具链，系统学习NumPy矩阵运算、Pandas数据分析、Matplotlib/Seaborn可视化技术及文件系统操作，为材料数据建模奠定工程基础。
【理论内容】
1.机器学习概述
2.材料与化学中的常见机器学习方法
3.应用前沿
【实操内容】
1.Python基础
1)开发环境搭建
2)变量和数据类型
3)控制流
2.Python基础（续）
1)函数
2)类和对象
3)模块
3.Python科学数据处理
1)NumPy
2)Pandas
3)绘图可视化
4)文件系统
第二天：材料机器学习基础算法与催化活性预测实战
第二天将深入解析初级机器学习算法的数学原理及其在材料科学中的典型应用场景。分为如下几个部分：首先系统讲解线性模型家族的理论体系，从线性回归的解析解推导、逻辑回归的交叉熵损失函数，拓展到Softmax回归在多分类任务中的概率建模机制，着重分析激活函数在非线性映射中的关键作用；接着引入感知机模型作为神经网络的基础原型，通过回归与分类任务的对比，揭示机器学习算法中最核心的两类任务的区别。最后以CO2催化活性预测为切入点，在解析催化活性与电子结构特征的关联规律中，完整演练材料机器学习项目的标准流程：使用金属氧化物催化剂数据集，结合Scikit-learn库实现数据标准化处理、特征工程构建、模型选择、超参数网格搜索与ROC曲线评估。
【理论内容】
1.线性回归
1)线性回归的原理
2)线性回归的应用
2.逻辑回归
1)逻辑回归的原理
2)逻辑回归的应用
3.Softmax回归
1)Softmax回归的原理
2)Softmax回归的应用
4.感知机（浅层神经网络）
1)感知机的原理
2)使用感知机进行回归
3)使用感知机进行分类
【项目实操内容】
1.机器学习对CO2催化活性的预测｜机器学习入门简单案例
1)机器学习材料与化学应用的典型步骤
a)数据采集和清洗
b)特征选择和模型选择
c)模型训练和测试
d)模型性能评估和优化
2)sklearn库介绍
a)sklearn库的基本用法
b)sklearn库的算法API
c)sklearn库的模型性能评估
第三天：材料机器学习进阶算法与项目实战
第三天将系统剖析机器学习中的进阶算法的数学框架及其在材料复杂体系中的建模策略。分为如下几个部分：首先从决策树的信息增益分裂准则切入，对比ID3/C4.5/CART算法的特征选择差异，并引申至集成学习框架中Bagging（随机森林）与Boosting（XGBoost）对模型偏差-方差权衡的优化机制；接着解析朴素贝叶斯基于特征条件独立假设的概率建模方法，及其在材料高通量筛选中的计算效率优势；最后深入探讨支持向量机的核函数映射技巧，通过可视化手段对比线性核、多项式核与高斯核在材料相态分类任务中的决策边界差异。
实战环节聚焦材料多尺度特性预测：在双金属ORR催化活性预测项目中，通过构建合金组分-电子结构特征矩阵，运用随机森林的变量重要性分析筛选关键描述符，结合Adaboost算法提升预测精度；在高熵合金相态分类任务中，基于原子半径、电负性等特征，演示支持向量机如何通过核函数变换处理非线性可分数据，并可视化决策超平面；同时拓展至生物炭材料回归预测，利用支持向量回归（SVR）分析孔隙率-吸附性能的定量关系。课程将结合Scikit-learn工具链，贯穿特征标准化、交叉验证、混淆矩阵评估等工业级实践流程。
【理论内容】
1.决策树
1)决策树的原理
2)决策树的应用
2.集成学习
1)集成学习的原理
2)集成学习的方法和应用
3.朴素贝叶斯
1)朴素贝叶斯的原理
2)朴素贝叶斯的应用
4.支持向量机
1)支持向量机的原理
2)支持向量机的应用
【项目实操内容】
1.利用集成学习预测双金属ORR催化剂活性
1)Sklearn中的集成学习算法
2)双金属ORR催化活性预测实战
a)数据集准备
b)特征筛选
c)模型训练
d)模型参数优化
2.使用支持向量机预测高熵合金相态
1)支持向量机的可视化演示
a)绘制决策边界
b)查看不同核函数的区别
2)支持向量机预测高熵合金相态（分类）
a)数据集准备
b)数据预处理
c)特征工程
d)模型训练及预测
3)支持向量机预测生物炭材料废水处理性能（回归）
a)数据集准备
b)数据预处理
c)模型训练及预测
第四天：材料无监督学习与分子特征工程实践
第四天将系统构建材料数据表征体系与无监督分析技术栈。分为如下几个部分：首先解析无监督学习的核心范式，对比K-Means聚类与DBSCAN密度聚类在材料相组成识别中的差异，详解常用的无监督学习技术在材料高通量筛选中的可视化应用；接着深入探讨材料特征工程的数学表达方法；最后结合Materials Project、COD等材料数据库，演示通过Pymatgen工具包自动化获取晶体能带结构、弹性张量等关键性质数据。
实战环节聚焦材料多模态数据处理：在石墨烯样品表征任务中，通过处理二维电镜图像，运用无监督聚类算法实现样品质量分级；针对高能材料分子性质预测，构建从SMILES字符串到3D分子坐标的全流程特征工程：使用RDKit生成初始构型，通过ASE优化分子结构，计算库伦矩阵与原子极化张量作为量子化学特征，对比Morgan指纹与MACCS键合描述符对机器学习模型性能的影响。
【理论内容】
1.无监督学习
1)什么是无监督学习
2)无监督学习算法-聚类
3)无监督学习算法-降维
2.材料与化学数据的特征工程
1)分子结构表示
2)晶体结构表示
3.数据库
1)材料数据库介绍
2)Pymatgen介绍
【项目实操内容】
1.无监督学习在材料表征中应用
1)K-Means聚类算法
2)石墨烯样品数据集准备
3)二维电镜图像处理
4)聚类及统计
2.利用机器学习预测高能材料分子性质
1)高能分子数据集准备
2)从SMILES生成分子坐标
3)从分子坐标计算库伦矩阵
4)测试不同分子指纹方法
5)比较不同特征化方法
6)模型性能评估
第五天：材料机器学习项目实践专题
第五天将深度融合前沿模型技术与材料多尺度特性预测场景。分为如下几个部分：首先系统解析大语言模型在材料研究中的创新应用范式，重点讲解DeepSeek的transformer架构原理及其在材料文献挖掘、实验方案生成等场景的提示词工程技巧；接着深入探讨更多的材料机器学习的常见技术路径，比如通过决策树的特征分裂可视化与SHAP值分析，揭示材料性能与微观结构的内在关联规律；最后为构建深度学习技术栈打基础，对比PyTorch动态计算图与Scikit-learn静态架构在复杂材料建模中的工程差异。
【项目实操内容】
1. DeepSeek提示词工程和落地场景
1)DeepSeek简介
2)大语言模型和DeepSeek原理
3)DeepSeek提示词工程和落地场景
2.利用机器学习加速发现耐高温氧化的合金材料
4)合金材料数据集准备
5)数据预处理
6)特征构建和特征分析
7)多种模型训练
8)使用训练好的模型进行推理
3.决策树（可解释性机器学习）预测AB2合金的储氢性能
1)储氢合金材料数据集准备
2)决策树基本流程
3)动手建立一棵树
4)决策树剪枝
5)决策过程可视化和特征重要性分析
6)分类决策树和回归决策树的区别
4.分子渗透性分类预测
7)使用定量的1D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测
8)使用定性的2D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测
9)比较不同分子描述方法对QSAR模型性能的影响
5.多层感知机预测单晶合金晶格错配度
1)PyTorch与Scikit-learn中多层感知机的区别
2)使用PyTorch构建多层感知机
3)训练PyTorch多层感知机模型预测单晶合金晶格错配度
4)PyTorch多层感知机模型参数优化
往期学员反馈
课程模式
1、线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑。
2、理论＋实操授课方式，由浅入深式讲解，结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在第一性原理、电解质、催化剂领域的最新研究进展。
3、课前发送全部学习资料（上课所有使用的软件、包括丰富的PPT，大量的代码数据集资源）课程提供全程答疑解惑。
4、定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频，免费赠送二次学习，永不解散的课程群答疑服务，可以与相同领域内的老师同学互动交流问题，让求知的路上不再孤单！
增值服务
1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；
2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；
3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）
2025.08.16——2025.08.17（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
2025.08.23——2025.08.24（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
2025.08.27——2025.08.28 (晚上19:00-22:00)
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放及课程群答疑）
人工智能辅助材料设计：
2025.8.19-----2025.8.22 （晚上19:00-22:00)
2025.8.23-----2025.8.24（上午09:00-11:30 下午13:30-17:00）2025.8.26-----2025.8.27 （晚上19:00-22:00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放和课程群答疑）
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