PART.01
在电池领域中主要使用的机器学习技术
监督学习:一种从标记数据中学习并预测新输入输出的技术。监督学习算法可用于根据化学成分预测材料的离子电导率。
无监督学习:一种从未标记数据中学习并在数据中找到模式或集群的技术。无监督学习算法可用于对具有相似性质或结构的材料进行分组。
人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN):由节点层组成，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层，从数据中学习复杂特征。基于实验数据，利用人工神经网络算法对电池的电化学行为进行建模。
强化学习:一种从试验和错误中学习并根据奖励或反馈优化行动的技术。强化学习算法可用于设计材料合成或表征的最佳实验。
锂离子电池，作为现代科技领域的核心能源存储设备，其性能提升与技术创新一直是科研人员关注的焦点。随着新能源汽车的普及和高能量密度电子设备的广泛应用，对锂离子电池的能量密度、循环寿命、安全性和充电速度等性能提出了更高要求。在这一背景下，机器学习技术的引入为锂离子电池研究注入了新的活力。
机器学习凭借其强大的数据处理和预测能力，在锂离子电池的材料筛选、性能预测、电极设计与结构优化、制造效率提升及质量控制等方面展现出显著优势。通过挖掘大量实验和计算数据中的价值信息，机器学习能够加速材料筛选进程，预测电池在不同条件下的性能表现，为研究人员提供科学决策依据。同时，机器学习还能优化电池设计与结构，提高电池的能量密度和安全性，推动电池制造过程的智能化和高效化。
此外，机器学习技术还促进了锂离子电池研究与化学、物理学、计算机科学等多个学科的交叉融合，为锂离子电池的创新应用提供了有力支持。在智能电网、可穿戴设备和无人机等新兴领域中，机器学习通过优化电池设计和性能预测等手段，满足了复杂多变的性能要求，推动了相关领域的创新发展。
机器学习在锂离子电池研究中发挥着越来越重要的作用，不仅加速了材料筛选与性能预测的进程，还推动了电池设计与制造的智能化和高效化。随着大数据和人工智能技术的不断进步以及跨学科合作的深入发展，我们有理由相信，机器学习将继续引领锂离子电池技术的创新与发展，为人类社会的可持续发展贡献更多力量。
深度学习PINN（Physics-Informed Neural Networks，物理信息神经网络）作为一种融合了深度学习与物理学知识的创新模型，正在各个领域展现出其独特的应用优势。在固体力学中，PINN通过精确模拟位移场，成功解决了三维固体力学及非线性参数反演等复杂问题，展现了其强大的自适应能力和高精度预测性能。同时，PINN在流体力学、电磁学和量子力学等领域也表现出色，能够模拟复杂的物理现象，预测未知的物理量，为科学研究提供了有力的数值求解工具。
不仅如此，PINN在图像处理和自然语言处理领域也展现出广泛的应用前景。在图像处理方面，PINN能够实现高效的图像特征提取和重建，提高图像处理的准确性和效率；而在自然语言处理领域，PINN则能够捕捉语言的细微差别，制定适当的反应，实现高精度和智能化的文本处理。
综上所述，深度学习PINN凭借其强大的自适应能力和广泛的应用范围，正在各个领域发挥着越来越重要的作用。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，PINN有望为人类带来更多的科技突破和创新。
在材料科学和机器学习交叉领域中，机器学习技术正在不断革新材料发现的方式。这门课程旨在利用计算技术和数据科学方法，尤其是机器学习技术，来应对传统材料研发面临的复杂设计和高成本问题。
机器学习正成为材料科学的关键工具，通过挖掘和理解材料的构效关系，实现更为精准和高效的材料设计。例如，Butler等人（Nature, 2018）讨论了机器学习在材料科学中从数据采集、建模到预测的应用框架，为材料设计提供了强有力的计算支持。数据驱动的机器学习方法对材料设计具有显著潜力。Kim等人（Nature Communications, 2020）展示了如何通过高维材料数据与模型的结合来预测材料特性和合成路线。与之相似，Agrawal等人（Nature Reviews Materials, 2016）通过数据集成和建模实现了材料特性的预测，大大减少了试错法的时间和经济成本。
随着材料研究的深入，机器学习模型被用于预测特定材料的合成路径。Xie等人（Science Advances, 2019）研究了如何基于现有实验数据利用机器学习方法预测材料的合成条件，这种数据驱动的方法为化学合成和材料制备提供了更灵活的工具。机器学习在石墨烯、MXenes等二维材料的发现和特性优化中展现出巨大潜力。Zhou等人（Nature Machine Intelligence, 2019）展示了机器学习在二维材料结构预测中的应用，其模型能够识别不同条件下二维材料的结构稳定性和电子性能。集成学习（如随机森林和Boosting）在材料分类与性质预测方面表现出色。Schmidt等人（Science, 2019）将集成学习应用于材料表征，提升了复杂材料系统的分类准确率，为材料特性的探索提供了高效的建模方法。这些技术同时也在材料微观结构演化预测中得到了应用，帮助实现材料从微观结构到宏观性能的关联。Ren等人（Nature Materials, 2020）利用机器学习方法与深度神经网络预测了纳米材料的微观结构生长过程，极大地增强了材料设计过程中的精度和效率。
自然语言处理（NLP）技术用于从文献库中提取和整合材料相关知识。Tshitoyan等人（Nature, 2019）展示了如何利用NLP模型发现材料之间的隐含关系，并预测出新材料的潜在性能。随着计算能力的提升和数据资源的积累，机器学习方法已经从传统的线性回归和分类算法扩展到深度学习、集成学习等先进技术，这些技术为材料科学中的复杂构效关系建模提供了更多工具。
近年来，深度学习在材料科学中的应用日益广泛，为新材料的设计和性能优化提供了强大的工具。特别是随着数据资源的快速积累和计算能力的提升，深度学习方法被广泛用于预测材料的结构、性能以及微观组织的演化。这些方法能够在高维数据中捕捉复杂的构效关系，显著加快材料发现和开发的过程。随着卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中取得成功，研究者们将其应用于材料科学中，用于识别和预测材料的微观结构特征。Ziletti等人（Nature Communications, 2018）利用CNN模型从材料的电子显微图像中提取微观结构特征，自动识别不同晶体结构和缺陷类型，为材料的表征和性能预测提供了数据支持。
二维材料（如石墨烯、二硫化钼等）因其独特的电子和力学特性受到广泛关注。Li等人（Science Advances, 2020）利用深度学习模型预测二维材料的生长模式和晶体结构，并在模拟环境条件（如温度、压力等）变化下预测其性能，为二维材料的设计提供了新的可能性。深度学习在预测纳米光学材料的光学特性（如透过率、吸收率）方面也展现了强大能力。Malkiel等人（Nature Photonics, 2018）通过深度学习模型对纳米材料的光学特性进行预测，模型输入包括材料几何结构和原子成分等，为纳米光学材料的设计和优化提供了支持。深度学习模型还用于预测材料的力学性能。Yang等人（npj Computational Materials, 2019）提出了一种基于神经网络的模型，用于预测金属合金的抗拉强度和屈服强度。该模型通过分析材料的微观结构图像，能够对材料的力学性能进行准确预测。
深度学习模型在预测材料的相变行为方面也得到了广泛应用。Luo等人（Advanced Materials, 2019）使用卷积神经网络预测材料在不同温度和压力条件下的相变，极大地推动了材料相变理论与实验的结合应用。时序神经网络（如LSTM和GRU）在材料疲劳寿命预测中表现出色。Cang等人（Nature Communications, 2019）利用LSTM模型对材料的应力和应变时序数据进行分析，预测材料在不同载荷条件下的剩余寿命，为材料失效预测提供了新的思路。
生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）被用于生成新的材料结构。Kim等人（Nature Communications, 2020）通过VAE生成新的晶体材料结构，并预测其可能的稳定性，极大加速了材料筛选和设计过程。
图神经网络（GNN）在材料科学中用于模拟原子之间的相互作用，预测材料的晶体结构和特性。Xie等人（Physical Review Letters, 2018）提出了基于图神经网络的晶体结构预测模型，能够准确地预测材料的稳定性和晶体类型。在高分辨率的扫描透射电子显微镜（STEM）图像中，深度学习用于识别材料的晶体缺陷。Zhang等人（Nature Materials, 2019）使用CNN模型对STEM图像进行自动特征提取，识别出不同类型的晶体缺陷，并量化缺陷对材料性能的影响。
时序特性预测中的Transformer模型应用
Transformer模型逐渐在材料科学的时序数据预测中展现出优势。Sun等人（npj Computational Materials, 2021）利用Transformer模型预测超导材料的时序特性（如电阻率、临界电流等），为超导材料在动态环境下的性能预测提供了强有力的工具。
学习目标
机器学习锂离子电池学习目标：
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。
机器学习材料设计目标：
深度学习材料目标：
一、掌握深度学习在材料科学中的基础知识与应用
1、深度学习概述：理解深度学习的基本概念、常见架构（如神经网络、卷积神经网络等），以及深度学习在材料特性预测中的应用。
2、材料特征工程：学习如何进行材料科学数据的特征工程，包括特征提取、特征选择和数据预处理，为深度学习模型提供高质量的输入。
3、常见深度学习方法的原理：掌握适用于材料科学的深度学习方法，如CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer等，了解这些模型的适用场景和应用范围。
二、熟练掌握Python编程及深度学习框架
1、Python编程基础：熟悉Python在深度学习中的应用，包括数据处理、矩阵运算和模型可视化工具。掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等库的基本用法。
2、深度学习框架使用：学习Pytorch、Keras、TensorFlow等深度学习框架的基础，掌握模型构建、训练、验证的基本流程。
3、模型优化技术：掌握Pytorch Lightning和Keras/TensorFlow Lightning等框架中的早停、最佳保存点等训练优化技巧，能够在实际项目中提高模型的性能。
三、构建与优化材料科学的深度学习模型
1、卷积神经网络（CNN）应用于材料图像分析：学习如何用CNN模型对材料的微观结构图像进行特征提取、分类及裂纹检测，提升材料图像分析能力。
2、材料力学性能与物理特性预测：使用深度学习模型（如神经网络、卷积神经网络等）对材料的力学和物理性能进行预测。包括杨氏模量、硬度、屈服强度等关键性能预测。
3、时序神经网络应用：学习LSTM、GRU等时序神经网络，进行材料疲劳寿命、相变过程、时序特性（如电阻率、临界电流）的预测，掌握基于历史数据的动态分析。
4、生成模型与结构设计：学习生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型等生成模型，实现新材料结构设计、晶体结构生成等应用。
四、深度学习在高级材料科学问题中的应用与实践
1、多任务学习与模型集成：掌握如何集成多种深度学习方法，用于材料特性预测、微观结构识别及多任务学习，以提高模型的泛化能力。
2、图神经网络（GNN）应用于晶体结构预测：学习图神经网络的基本概念及在材料科学中的应用，能够对原子间相互作用建模，实现晶体结构预测与材料的性质推断。
3、透射电镜（TEM）与扫描透射电镜（STEM）图像分析：掌握对高分辨图像进行去噪、增强和特征提取的技术，利用深度学习识别TEM和STEM图像中的晶体缺陷、位错等微观结构特征。
4、深度学习与实验数据结合的应用：能够使用XRD图谱、STEM图像、力学性能数据等实验数据集，结合深度学习模型实现晶体结构、材料类别及性能预测。
5、自主建模与项目实战：在综合项目中，应用以上知识和技能，完成材料微观结构预测、力学性能预测、晶体结构生成等高级应用。通过项目实践提升实际操作能力，为后续科研或工业应用打下坚实基础。
讲师介绍
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！
机器学习材料与深度学习材料主讲老师来自中国TOP1高校，在国内顶尖教授组中从事材料领域研究，光学声学材料物理方向，在机器学习深度学习辅助的材料设计研究领域深耕多年，具有丰富的经验和扎实的基础。以第一作者或通讯作者在AM，AFM、ACS nano、JMR，ES等行业顶级期刊发表论文二十余篇，参与过多项国家级项目，担任JMR、APl等多个杂志的审稿人。
专题一：机器学习锂离子电池专题
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：机器学习材料设计专题
第一天：材料机器学习概述与Python基础
理论内容
1.机器学习概述
1.1机器学习的基本概念与分类
1.2机器学习与材料科学的交叉应用
2.材料与化学中的常见机器学习方法
2.1监督学习与无监督学习概述
2.2回归与分类算法简介
3.机器学习应用前沿
3.1机器学习在材料发现、催化、电子材料等领域的应用
4.编程基础理论：数据类型与数据结构
4.1Python中的基本数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）
4.2常用数据结构：列表、元组、字典、集合
5.机器学习材料文献综述
案例详解
1.Python基础与开发环境搭建
1.1Python基本语法：变量、数据类型、控制流
2.Python科学数据处理
2.1使用NumPy进行矩阵操作与数据处理
2.2使用Pandas进行数据加载与清洗
2.3使用Matplotlib进行数据可视化
项目实操
1.Python基础与数据处理实战
1.1处理材料数据集
1.2可视化材料属性数据
编程案例
案例一：CO2催化活性的预测
通过机器学习预测材料对CO₂的催化活性，涉及数据预处理、特征提取、建模与评估。
案例二：材料数据清洗与可视化
使用Python对材料实验数据进行清洗，填补缺失值，并用Matplotlib进行可视化。
第二天：常见机器学习方法与实践 1 & 材料预测案例
理论内容
1.线性回归
1.1线性回归的原理与应用
1.2最小二乘法与梯度下降
2逻辑回归
2.1逻辑回归的原理与应用
2.2Sigmoid函数与模型训练
3.K近邻（KNN）
3.1K近邻的原理与应用
3.2距离度量与K值选择
4.编程理论：函数与模块
4.1如何在Python中定义函数
4.2模块化编程和代码复用
案例详解
1.线性回归的实现与初步应用
1.1使用scikit-learn实现线性回归，并通过交叉验证评估模型效果。
2.逻辑回归的实现与初步应用
2.1实现逻辑回归模型，预测材料的分类（如金属/非金属材料的预测）。
3.K近邻的实现与初步应用
3.1使用KNN算法进行分类问题的处理，分析材料的属性与类别关系。
项目实操
1.机器学习对CO2催化活性的预测
1.1数据采集、特征选择、模型训练与测试。
2.机器学习二维材料生长与结构预测
2.1使用机器学习预测二维材料（如石墨烯）生长过程中的结构特性。
编程案例
案例一：CO2催化活性预测
利用线性回归模型进行材料催化活性的预测，并使用交叉验证评估模型效果。
案例二：二维材料结构预测
使用KNN算法进行二维材料（如石墨烯）生长与结构预测。
第三天：常见机器学习方法与实践 2 & 材料表征与预测
理论内容
1.决策树
1.1决策树的原理与应用
1.2信息增益与CART算法
2.集成学习
2.1集成学习的原理与方法（随机森林、Boosting等）
2.2模型融合与多样性
3.朴素贝叶斯
3.1朴素贝叶斯的原理与应用
3.2条件概率与贝叶斯定理
4.编程理论：类与对象（面向对象编程）
4.1Python的面向对象编程基础
4.2类的定义与对象的使用
案例详解
1.决策树与随机森林的实现与应用
1.1使用决策树和随机森林进行材料特性预测。
2.朴素贝叶斯的实现与应用
2.1使用朴素贝叶斯进行材料分类问题的解决。
3.支持向量机（SVM）的实现与应用
3.1使用SVM进行材料分类，并分析其性能。
项目实操
1.使用集成学习预测二维材料（如C3N4及其掺杂材料）催化剂活性
1.1数据集准备、特征筛选、模型训练与优化。
编程案例
案例一：使用随机森林预测催化活性
使用集成学习方法（随机森林）对材料的催化活性进行预测。
案例二：决策树分类材料特性
使用决策树对材料的导电性、强度等特性进行分类。
案例三：SVM材料分类
使用SVM对不同材料的热导率进行分类，并对模型效果进行评估。
第四天：机器学习与相场结合与螺位错与枝晶生长预测
理论内容
1二维材料的特点与应用
1.1石墨烯、MXenes等二维材料的结构与性质
1.2二维材料计算物理基本范式
2.纳米光学超材料的设计与应用
2.1纳米超材料的电磁特性与光学响应
2.2纳米光学超材料计算物理基本范式
3.螺位错与枝晶生长的基本理论
3.1螺位错与枝晶生长对材料性能的影响
3.2相场法的入门与实践
案例详解
1.螺位错与枝晶结构的预测
1.1使用机器学习对螺位错与枝晶的生长过程进行建模与预测。
2.机器学习设计纳米光学薄膜超材料
2.1模拟和预测材料的微观结构演化。
项目实操
1.预测材料微观结构演化
1.1使用机器学习模型预测材料微观结构的变化过程。
编程案例
案例一：螺位错与枝晶生长的预测
使用随机森林或SVM预测螺位错与枝晶的生长过程，分析其对材料性能的影响。
案例二：纳米光学超材料设计
使用机器学习预测纳米光学超材料的性能并进行结构优化。
第五天：综合项目与高级实践
理论内容
1.材料数据与特征工程
1.1特征选择与降维技术
1.2使用Pymatgen和其他材料数据库
2.深度学习在材料科学中的应用
2.1深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）在材料设计中的应用
3.超导材料概述
3.1超导材料的结构预测与性能建模
案例详解
1.特征工程与材料数据处理
1.1使用Pymatgen加载与处理晶体结构数据。
2.深度学习基础
2.1使用Scikit-learn实现简单的神经网络模型。
项目实操
1.机器学习加速发现耐高温氧化的合金材料
1.1数据集准备、特征构建与分析
1.2使用不同模型进行预测
2.机器学习超导材料结构预测
2.1基于超导材料的晶体结构与性能数据，使用机器学习进行超导性能的预测。
编程案例
案例一：超导材料结构预测
使用机器学习对超导材料的晶体结构与性能进行预测。
案例二：耐高温氧化合金预测
使用不同的机器学习模型对耐高温氧化的合金材料进行性能预测与优化。
专题三：深度学习材料专题
第一天：深度学习与材料特征工程
理论内容：
1.深度学习概述
2.常见可深度学习材料特征总结归纳
3.材料物理化学中的常见深度学习方法
4.文献综述
实操内容：
1.Pytorch、Keras、TensorFlow深度学习框架实操
1.1认识Pytorch、Keras、TensorFlow
1.2Pytorch、Keras、TensorFlow深度学习模型的建立范式
1.3为预测任务建立Pytorch、Keras、TensorFlow深度学习模型
2.Pytorch、Keras、TensorFlow Lightning框架实操
2.1使用Pytorch、Keras、TensorFlow Lightning训练模型
2.2设置最佳保存点和早停
案例：
案例一：二维材料的生长与结构预测：使用深度学习模型预测二维材料（如石墨烯、二硫化钼等）的生长模式和可能的晶体结构。输入包括不同环境条件（温度、压力等）和初始原子配置。
案例二：二维材料的力学性能预测：基于材料的微观结构，利用神经网络预测二维材料的力学性质，如杨氏模量、屈服强度等。
案例三：合金成分预测：通过训练神经网络预测不同合金成分的力学性能（如硬度、强度、延展性等），数据集可以包含各种合金的成分及其实验测试结果。
第二天：常见的深度学习算法、应用及实践1
理论内容：
1.卷积神经网络（CNN）
1.1CNN的介绍
1.2CNN的原理
1.3ResNet的介绍及原理
项目实操内容：
1.1CNN入门案例、深度神经网络模型的预训练及微调
1.2使用微调的预训练ResNet预测MNIST数据集
1.3从头开始训练ResNet预测MNIST数据集
2.卷积神经网络在材料图像分析中的应用
2.1使用卷积神经网络（CNN）对材料的微观结构图像进行分类（如不同的合金微观结构或材料的相图图像）。
3.材料的裂纹检测
3.1使用CNN分析材料图像中的裂纹、缺陷等不连续性，以预测其健康状态。
案例：
案例一：纳米光学超材料结构预测：
使用深度学习模型预测纳米光学超材料的光学特性，如光透过率、吸收率等。输入包括材料的几何结构（如周期性图案）、原子成分等。
案例二：纳米光波导结构优化：
利用深度学习模型优化光波导的结构，预测不同设计下波导的传输效率、模式分布等。
案例三：预测材料的机械性能：
通过分析不同材料的微观结构图像（如扫描电子显微镜图像），利用深度学习模型预测其抗拉强度或其他机械性能。
第三天：材料性能预测与机器学习模型
理论内容：
1.数据集准备与处理
2.使用Pytorch、Keras、TensorFlow训练一维/二维材料性能预测模型
3.Pytorch、Keras、TensorFlow模型验证与测试
项目实操内容：
1.预测材料硬度：使用神经网络模型预测不同材料（如钢铁、铝合金、陶瓷等）的硬度。数据集包含材料的元素组成、晶格结构、加工方式等特征。
2.合金材料的强化预测：根据合金成分（如添加元素、元素比例等），预测其抗拉强度、屈服强度等机械性能。
3.材料相变预测：使用深度学习模型预测不同条件下材料的相变（如从固态到液态的温度，或者不同温度下的相变类型）。
案例：
案例一：螺位错与枝晶生长预测：
使用深度学习模型预测合金在不同冷却速率下的螺位错结构和枝晶生长模式。输入为合金的成分、冷却条件等。
案例二：XRD图谱数据预处理与深度学习
1.数据集准备：
1.1使用实验或模拟生成的XRD图谱数据集，每个数据样本包含不同材料的XRD图谱，以及材料的晶体结构信息（例如：面心立方、体心立方、六方密堆积等）。
1.2XRD图谱通常是一个二维信号，横坐标是2θ角，纵坐标是衍射强度。
2.数据预处理：
2.1将XRD图谱进行标准化，以便在深度学习模型中进行训练。
2.2通过平滑处理或傅里叶变换减少噪声。
3.深度学习模型：
3.1使用卷积神经网络（CNN）来提取图谱特征，并结合传统的分类方法（例如支持向量机、随机森林等）进行最终的材料分类或晶体结构识别。
3.2输入：XRD图谱数据
3.2输出：预测的晶体结构或材料类别
第四天：时序神经网络（RNN, LSTM, GRU, Transformer）
理论内容：
1.时序神经网络
1.1RNN的介绍及原理
1.2LSTM的介绍及原理
1.3GRU的介绍及原理
1.4Transformer的介绍及原理
项目实操内容：
1.LSTM & GRU入门案例
1.1使用Pytorch、Keras、TensorFlow实现时序预测模型
1.2训练LSTM模型
1.3训练GRU模型
1.4模型评估
2.时序材料性能预测
2.1基于LSTM/GRU模型预测材料的疲劳寿命。输入为材料的历史负载数据、应变数据等，输出为材料的剩余寿命。
案例：
案例一：螺位错与枝晶生长的时序预测：
基于LSTM或GRU模型预测合金在不同时间步骤下的螺位错结构演化及枝晶生长过程。输入为材料成分、冷却速率、温度等参数。
案例二：超导材料的时序特性预测：
使用LSTM或Transformer模型，基于不同条件（如温度、压力等）预测超导材料的电阻率、临界电流等时序特性。
案例三：STEM图像模拟与深度学习分析
1.STEM图像模拟：
1.1使用现有的量子力学模拟代码生成STEM图像，或者基于模拟的原子模型来模拟电子束与材料的相互作用。
1.2 STEM图像通常具有非常高的分辨率，展示了材料表面原子级别的细节。
2.深度学习数据处理：
2.1对STEM图像进行去噪和增强，以改善图像质量并提高模型的准确性。
2.2通过卷积神经网络（CNN）对STEM图像进行自动特征提取，识别材料的微观结构、晶体缺陷等特征。
3.深度学习模型训练：
3.1使用卷积神经网络（CNN）或UNet架构对STEM图像进行分类或分割任务，提取不同类型的缺陷（如位错、孔洞等）或其他结构特征。
3.2输入：STEM图像
3.3输出：材料的晶体缺陷、位错类型、晶体结构等。
第五天：生成模型与图神经网络
理论内容：
1.生成模型
1.1生成对抗网络（GAN）的介绍及原理
1.2变分自编码器（VAE）的介绍及原理
1.3扩散模型（Diffusion Model）的介绍及原理
2.图神经网络（GNN）
2.1图神经网络（GNN）的介绍及原理
项目实操内容：
1.基于VAE逆向生成晶体材料
1.1晶体结构体素空间编码
1.2使用变分自编码器进行晶体结构自动生成
1.3变分自编码器的潜空间采样
2.基于Transformer架构的自回归模型生成指定空间群的晶体材料
2.1基于Transformer架构的自回归模型
2.2基于对称性的晶体结构表示
2.3使用训练好的自回归模型进行指定空间群的晶体材料生成
案例：
案例一.基于VAE生成预测二维材料结构与性能
案例二.透射电镜（TEM）图像分析与深度学习
1.TEM图像预处理：
1.1TEM图像通常用于观察材料的内部结构，尤其适用于晶体结构、相分布、位错、缺陷等的观察。
1.2对TEM图像进行去噪处理，并且进行图像增强，如直方图均衡化、对比度提升等。
2.深度学习分析：
2.1训练卷积神经网络（CNN）对TEM图像进行分类或分割，识别材料的微观结构特征。
2.2结合生成对抗网络（GAN）模拟材料的TEM图像，以预测不同条件下的微观结构变化。
3.深度学习模型训练：
3.1使用CNN来对TEM图像进行结构识别，标记出不同的晶体区域、缺陷位置、材料的相界面等。
3.2输入：TEM图像数据
3.3输出：分类结果（如不同相的晶粒、缺陷类型）或分割结果（如晶界、相界面等区域）。
专题四：深度学习PINN专题
第一天
课程目标：深入理解神经网络的基本概念、架构和在多个领域的应用。掌握搭建深度学习开发环境的技能，包括使用Conda创建Python虚拟环境和安装PyTorch等必要工具。学习设计和实现多层感知机（MLP）等深度神经网络架构。通过实际案例，培养将理论知识应用于解决复杂问题的能力。
Python与深度学习(上午)
神经网络作为一种强大的机器学习技术，在各个领域的广泛应用(图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统、环境科学等)。神经网络的基本构建模块，包括神经元、层、激活函数等核心组成部分。指导学员搭建深度学习开发环境，包括使用Conda创建Python虚拟环境、PyTorch等必要的工具和库的安装。讲述利用Numpy从文件读取存储，到数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。
深度神经网络搭建(下午)
案例一：多层感机预测材料属性
在材料科学领域，准确预测材料的属性对于新材料的设计和发现具有重要意义。传统的预测方法依赖于复杂的理论模型或耗时的实验测试。随着机器学习技术的发展，我们可以使用多层感知机（MLP）来快速、准确地从材料的化学式中学习并预测其属性。
第二天
课程目标：深入理解物理信息神经网络（PINN）如何融合物理定律和数据驱动学习。学习如何利用PINN解决正问题和逆问题。通过实际案例，培养使用PINN进行建模和预测的技能。通过摩擦系数识别反演案例，掌握如何使用PINN从噪声数据中反求物理参数。学习如何使用PINN来解决导热扩散问题，包括如何将物理定律（如扩散方程）嵌入到神经网络中。
PINN——方法原理(上午)
案例二：摩擦系数识别反演
物理信息学习神经网络是一种强大的工具，它结合了深度学习技术和物理定律，使其不仅可以解决给定输入预测输出的问题，而且可以处理利用给定输出确定模型参数。本案例利用存在噪声的观测数据识别阻尼振动方程中的摩擦系数μ。
PINN——传热扩散(下午)
案例三：线性热传导问题
热传导是热力学和传热学中的一个核心概念，它涉及研究在稳态条件下热量如何在物体内部传递。在许多工程和物理问题中，理解和预测热传导过程对于确保材料的性能、优化热管理系统以及保障结构的完整性至关重要。对于具有恒定热导率的均质物体，热传导过程可以通过一维稳态传导方程来描述。
案例四：污染物向地下迁移扩散
地下水污染是一个全球性的环境问题，准确预测污染物的扩散和迁移过程对于制定有效的环境修复策略至关重要。物理信息神经网络在模拟污染物向地下迁移扩散的问题上具有显著的应用潜力。污染物在地下水中的迁移通常可以通过扩散方程来描述。
第三天
课程目标：深化对物理信息神经网络在流体力学和固体力学中应用的理解，并提高将这一先进技术应用于解决实际工程问题的能力。通过分析和实践Burgers方程、流体遇阻行为、振动梁响应以及能量损失方法等案例，掌握如何将这些模型应用于流体力学中的粘性流体动力学问题和流体遇阻行为的研究，以及固体力学中的振动梁动力学问题和基于能量损失的载荷响应分析。
PINN——流体力学(上午)
案例五：粘性流体动力学
Burgers方程是流体力学中的一个基本方程，它通过结合对流和扩散效应来描述一维流体在考虑流体粘性的情况下运动。案例描述了封闭流体环境中给予一个初始正弦波形式的位移扰动而激发的流体运动。
案例六：流体遇阻行为研究
流体绕过障碍物时的行为在工程和环境科学中非常重要，例如在设计建筑物、桥梁和飞机时预测和控制空气流动，以及在水处理和海洋工程中研究水流模式。通过结合物理定律和数据驱动的方法，PINNs能够提高预测的准确性和效率，为工程应用提供科学依据。
PINN——固体力学(下午)
案例七：振动梁动力学与结构特性参数反演
在固体力学领域，研究两端固定梁在初始时刻受到正弦波形纵向振动激励的响应，是一个经典的动力学问题。该问题还涉及到波动方程的求解，对理解固体材料的动态响应特性和优化结构设计均具有重要的意义。
案例八：基于能量损失的载荷响应
在工程领域，结构的响应分析对于预测和设计结构在实际载荷下的变形和应力分布至关重要。传统的PINN通常基于控制方程来预测结构响应，在处理复杂载荷问题需要长时间训练。通过能量衡算而不是直接求解控制方程的方法，可以更有效地处理非线性问题。
第四天
课程目标：熟练掌握PINN在处理耦合系统和复杂系统，如不规则几何体内的热流耦合和电池系统中的应用。通过深入学习，学员将能够将PINN技术应用于解决实际工程和科学问题，特别是在流体力学和热传递的耦合系统，以及电池健康状态预测等领域。理解流体流动与热传递之间的相互作用，以及这些相互作用如何影响系统性能。掌握如何使用PINN进行电池健康状态的预测，以及如何将电池理论融入PINN模型中。
PINN——耦合系统(上午)
案例九：顶盖驱动空腔
顶盖驱动空腔问题是计算流体力学中的一个经典问题，用于模拟一个被刚性顶盖以恒定速度驱动的方形或矩形空腔中的流体流动。这种配置常用于测试和验证数值方法的准确性，因为它产生了丰富的流体动力学行为，包括涡流、速度分布和压力场。
案例十：鳍片热流耦合
鳍片热流耦合在工业应用中非常常见，如在散热器、热交换器和电子冷却设备中。在这些系统中，流体的流动与鳍片的热传递之间存在复杂的相互作用。流体动力学影响热传递效率，而热传递过程也会影响流体的流动特性。因此，理解和预测这种耦合系统的动态行为对于优化设计至关重要。
PINN——锂电系统(下午)
案例十一：锂电健康状态预测
锂离子电池健康状态是指电池当前容量与其初始容量的比值，是衡量电池性能和寿命的关键指标。锂离子电池健康状态的准确预测对于电池管理系统、电动汽车和可再生能源存储等领域至关重要。物理信息神经网络可以有效地整合电化学理论和实验数据，从而对电池的健康状况进行准确预测。
第五天
课程目标：提升对PINN的优化技巧，并让学会使用DeepXDE工具包来解决实际问题。掌握并应用加权PINN和小批次训练法等优化技巧，以提高模型的预测准确性和收敛性。学习并实践使用DeepXDE工具包，以简化PINN模型的开发和训练过程。通过半导体器件和化学反应案例，了解如何将DeepXDE应用于实际的物理和化学问题。
PINN——优化技巧(上午)
案例十二：加权物理信息神经网络
通过在损失函数中添加权重，加权PINN能够更准确地捕捉模型的初始条件，从而在整个时间范围内提供更准确的预测。这种方法对于理解和预测材料的界面动力学以及相关的工程问题具有重要意义。
案例十三：小批次训练法
小批次训练法是一种在深度学习中用于提高性能的技术。与全批量梯度下降相比，小批量处理有助于更好地避免不太理想的局部最小值。研究发现，小批量方法可以促进用于近似相场方程的神经网络的收敛。
PINN——工具介绍(DeepXDE) (下午)
案例十四：半导体器件中的电势分布
在半导体物理中，了解电势如何在器件中变化对于设计和优化器件性能至关重要。泊松方程描述了电场（电势的负梯度）与自由电荷密度之间的关系，在电势变化是由电荷分布引起的物理情境下适用。本案例我们关注一个一维半导体纳米线，由于掺杂的影响，在内部产生了电势变化。
案例十五：扩散化学反应的参数辨识
在化学工业中，反应器是进行化学反应的核心设备。理解和控制反应器内的反应动力学对于提高反应效率、优化产品产量和质量至关重要。本案例考虑一个理想反应器，其中两种化学物质A和B发生反应，其反应过程可以用一个扩散-反应系统描述。
课程特色与授课方式
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，理论＋实操授课方式结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在材料化学领域的最新研究进展，课前发送全部学习资料，课程提供全程答疑解惑；
完全贴合学员需求的课程体系设计，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，发送全部案例资料，永不解散的课程群，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）
课程会议完毕后老师长期解疑，课程群不解散，往期会议学员对于会议质量和授课方式一致评价极高！
学员对于会议答疑给予高度评价！
课程时间
机器学习锂离子电池：
2024.11.23----2024.11.24（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
2024.11.26----2024.11.27（晚上19.00-22.00）
2024.11.30----2024.12.01（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
深度学习PINN：
2024.12.07----2024.12.08（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
2024.12.10----2024.12.11（晚上19.00-22.00）
2024.12.14----2024.12.15（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
机器学习材料设计：
2024.12.21----2024.12.22（上午9.00-12.00下午14.00-17.00）
2024.12.27----2024.12.28（晚上19.00-22.00）
2024.12.29----2024.12.30（上午9.00-12.00下午14.00-17.00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
深度学习材料：
2024.12.25----2024.12.26（晚上19.00-22.00）
2025.01.02----2025.01.03（晚上19.00-22.00）
2025.01.04----2025.01.05（上午9.00-12.00下午14.00-17.00）
2025.01.07----2025.01.08（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）
课程费用
课程费用：
机器学习锂离子电池、机器学习材料、深度学习材料、深度学习PINN
每人每班¥4680元（包含会议费、资料费、提供课后全程回放资料）
早鸟价优惠：提前报名缴费学员可得300元优惠（仅限前15名）
套餐价：同时报名两个课程￥9080元 （原价14640，可任选三门课学习）报二赠一（同时报名两个班可以免费赠送一个学习名额，赠送班任选）
套餐价：同时报名四个课程￥16880元（原价28980，可任选六门课学习）报四增二（同时报名四个班可以免费赠送两个学习名额）
年报优惠：可免费学习一年特惠：20880元（可免费学习一整年本单位举办的任意课程）
（可点击课程名称查看详细内容）
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销
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