材料是工业的基石，是科技创新的先导。当前，全球制造业格局深度调整，科技革命浪潮汹涌澎湃，材料工业正处于转型升级的关键历史节点。“十四五”期间我国材料产业取得显著进展，谋划“十五五”蓝图，亟须把握人工智能（AI）这一颠覆性技术带来的战略机遇，破解发展瓶颈，推动我国从材料大国向材料强国迈进。
人工智能技术能更加精准地实现材料设计、性能预测和工艺优化，为研发决策提供科学、可靠的依据，加速新材料的研发与应用，为材料领域的创新发展注入强劲动力。
为重塑材料科学研究新范式，推动人工智能+材料科学交叉型复合人才培养，我中心将继续举办“人工智能赋能材料科学关键技术应用”高级研修班。现将有关事宜通知如下
一、培训对象
企业：董事长、总经理、研发负责人、技术骨干、工艺工程师，聚焦技术怎么用起来，想借 AI 解决企业生产经营难题。
高校/科研机构：从事材料科学、人工智能交叉学科研究的学者与研究生，紧盯“前沿技术融合”，寻找材料科学和AI交叉的创新点。
创新从业者：对“AI+材料”感兴趣的创业者、投资人员，关注“AI + 材料”风口，寻找有潜力的创业/投资方向
二、拟邀专家拟邀：中国科学院 、清华大学、北京科技大学和上海交通大学等知名院校人工智能材料科学应用领域专家授课。
三、课程内容
一、人工智能引领材料科学发展新范式
1.数据驱动下的材料科学新范式
2.人工智能赋能材料科学应用进展与前沿技术
3.材料领域人工智能大模型解析与应用
4.人工智能时代的材料创制挑战与趋势
二、人工智能赋能材料数据获取、处理与标准化
1.材料材料基因工程数据获取与标准体系
2.材料数据库类别与系统构建设计
3.数据库的应用与展示模式
4.材料数据库构建案例与平台分析
三、人工智能助力新材料发现与设计
1.基于机器学习的材料设计与优化
2.计算机辅助材料设计（CAMD）
3.模型建立与优化算法（如深度学习、强化学习）
四、人工智能赋能材料结构与性能预测
1.材料性质预测与分类
2.AI算法在模拟材料行为中的应用
3.材料性能与结构关系的建模
五、人工智能在材料表征与检测中的应用
1.AI图像识别与分析
2.AI光谱分析技术应用
3.材料表征与检测中的AI前沿技术应用
六、多尺度高通量计算在材料科学中的应用
1.第一性原理计算方法
2.分子动力学模拟方法
3.介观相场模拟方法
4.宏观有限元模拟方法
七、基于人工智能的材料科学自动化实验与设计
1.高通量实验的技术与实施
2.AI驱动的实验优化
3.实验数据的自动化分析与模式识别
八、机器学习在材料科学领域的应用与实践
1.Python与数据科学
2.机器学习方法与模型分类
3.常用机器学习方法与模型材料领域应用（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯网络等）
4.模型选择与不同材料应用场景案例+实践
九、深度学习在材料科学中的应用与案例解析
1.卷积神经网络（CNN）在图像数据分析中的应用
2.循环神经网络（RNN）在时间序列数据中的应用
3.生成对抗网络（GANs）在材料科学中的应用
4.自编码器（Autoencoder）与无监督学习的应用
十、基于材料科学的AI智能体构建与应用
1.大模型与AI智能体的融合机制
2.AI智能体的构建技术简述与平台
3.材料智能体应用与案例解析
十一、人工智能技术助力材料智能制造与产业落地
1.人工智能赋能材料智能智创前沿技术与案例
十二、人工智能赋能材料科学成果案例深度解析
四、培训方式、时间
第五期时间：2025年10月23日至26日（23日报到）
地点：杭州市（线上同步进行）
第六期时间：2025年11月27日至30日（27日报到）
地点：北京市（线上同步进行）
五、费用与报名方式
1.费用：4980元/人（含专家、场地、午餐、材料、教学服务等费用）；（团报3人及以上：4680元/人）。学员食宿可统一安排，费用需自理。
六 、学习期满符合条件的学员，可获得由工业和信息化部人才交流中心颁发的培训证书
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