许多计算材料科学都专注于快速准确地预测材料特性，例如，给定分子结构预测其电子特性。这是通过第一性原理计算实现的，最近又通过机器学习方法实现，因为前者是计算密集型的，对于高通量筛选来说不实用。然而，为任何给定应用寻找合适的材料都遵循相反的路径 - 给定所需的特性，任务是找到合适的材料。在这里，我们提出了一个深度学习逆向预测框架，即使用新型条件采样 （SLAMDUNCS） 进行属性驱动材料设计的结构学习，用于高效准确地预测表现出目标特性的分子。我们将该框架应用于三种应用的有机分子的计算设计、用于薄膜晶体管的有机半导体、用于太阳能电池的小有机受体和具有高氧化还原稳定性的电解质添加剂。我们的方法足够通用，可以扩展到无机化合物，代表了基于深度学习的全自动材料发现的重要一步。
我们提出了一种结合第一性原理计算和机器学习的方法，以在绝对尺度上预测半电池反应的氧化还原电位。通过应用机器学习力场进行从氧化态到还原态的热力学积分，我们在宽相空间上实现了高效的统计采样。此外，通过使用 Δ 机器学习从机器学习力场到半局部泛函的势能，以及从半局部泛函到混合泛函的热力学整合，我们逐步以高精度细化自由能。利用包括 25% 精确交换 （PBE0） 的混合函数，该方法预测三个氧化还原对 Fe 的氧化还原电位3+/铁2+铜2+/Cu 和 Ag+2+/Ag 分别为 0.92、0.26 和 1.99 V。这些预测与最佳实验估计值 （0.77、0.15、1.98 V） 非常吻合。这项工作表明，机器学习的代理模型提供了一个灵活的框架，用于从粗略近似方法到精确的电子结构计算来改进自由能的准确性，同时也促进了足够的统计采样。
基于密度泛函理论 （DFT） 的微动力学分析与生成对抗网络 （GAN） 相结合，以实现基于 DFT 计算数据集的非均相催化剂的人工提议。该方法以 Rh-Ru 合金表面的 NH3 形成反应为例。NH3 形成周转频率 （TOF） 是通过基于 DFT 的微动力学计算的。明确考虑了 N2 解离、H2 解离、NHx （x = 1-3） 形成和 NH3 解吸的 6 个基本反应，并通过 DFT 计算评估了它们的反应能。根据 TOF 值和原子组成，使用 GAN 生成了新的合金表面。这种方法成功地生成了未包含在初始数据集中但表现出更高 TOF 值的表面。N2 解离反应对生成的表面放热性更强，导致更高的 TOF。本研究表明，使用 DFT 计算和 GAN 样品生成可以自动改进催化剂材料。
2024 年诺贝尔物理奖与化学奖都颁给“AI for Science”相关领域，这一重大事件无疑为该领域的蓬勃发展注入了强劲动力。在科学研究的新范式——“AI for Science”时代，基于数据驱动的机器学习力场（ML-FFs）成功化解了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间在准确性和效率方面的矛盾。近年来，该领域发展态势迅猛，在 Web of Science 平台的检索结果中清晰可见相关工作频繁登上 Nature、Science、Cell 等顶尖学术刊物。
第一性原理计算基于量子力学基本原理，通过求解复杂的多电子相互作用问题实现高精度材料计算预测，已成为现代物理学、化学、材料科学等诸多领域中不可或缺的研究手段。然而，高昂的计算成本限制了第一性原理计算的广泛应用，使得大尺度材料模拟和材料大数据构建等重要领域的发展面临重大挑战。近年来，AlphaGo、AlphaFold、ChatGPT等突破性工作的涌现宣示了人工智能新时代的来临，第一性原理计算领域也迎来了变革性转变的历史机遇。深度学习为第一性原理计算提供了新的研究范式，通过精确建模和高效预测，有望突破传统方法的瓶颈问题。文章介绍了一类基于深度学习的第一性原理计算方法，利用神经网络对密度泛函理论中的核心物理量——密度泛函理论哈密顿量进行建模，并设计出满足局域性原理、协变性原理等关键物理先验的先进神经网络架构，实现了高效精确的深度学习电子结构计算。该方法已成功应用于转角范德瓦耳斯材料等体系的大尺度材料模拟、基于材料大数据的通用材料模型构建等极具挑战性的任务中，为发展材料大模型、推动人工智能驱动的材料发现提供了新的机遇。
关键词 第一性原理计算，密度泛函理论，深度学习，材料大模型，人工智能驱动的材料发现
在现代物理学、化学和材料科学领域，第一性原理计算已成为不可或缺的研究手段，用于预测和解释材料性质。这类方法不依赖于实验数据与经验参数，而是基于量子力学的基本原理，通过数值求解薛定谔方程来预测多电子相互作用系统的物理性质，从而为理解材料性质和设计新材料提供了新途径。密度泛函理论(density functional theory，DFT)是第一性原理计算中最为广泛应用的方法。DFT的核心思想是通过求解基态电子密度而非波函数来描述多电子系统的物理性质，相比于基于波函数的第一性原理计算方法(如Hartree—Fock方法、量子蒙特卡罗方法等)，DFT能够处理更为实际的材料体系，同时保持相对较高的计算精度，可以较为准确地预测原子结构、电子结构等关键信息，已广泛应用于探索材料的力学、电学、磁学、热学和光学性质，能够辅助解释实验结果并指导新材料研发。DFT已经成为物理、材料、化学，甚至生物学领域中的重要研究手段。
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。
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。
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。
学习目标
机器学习材料专题目标：
一、材料物理学与机器学习基础
深度学习材料专题目标：
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。
深度学习第一性原理目标：
本次课程介绍了深度学习在第一性原理计算中的应用，涵盖了深度神经网络势函数和深度学习密度泛函理论。授课内容丰富，通过此次课程，学员能够快速上手深度学习方法，全面认识和掌握密度泛函理论 (DFT)，神经网络，深度学习框架，图神经网络 (GNN)等等内容。通过此次课程，学员能够快速上手深度学习方法，熟悉各种深度学习第一性原理计算方法的使用。
讲师介绍
深度学习第一性原理主讲老师：主讲老师来自中国顶尖高校，在机器学习、深度学习算法与材料物理模拟领域拥有丰富的研究与教学经验，专注于深度学习算法优化、第一性原理计算与超导材料研究。多年来致力于运用机器学习和深度学习技术推动材料设计与性能优化，特别是在机器学习算法、二维材料及超导材料物理方向取得了卓越成果。以第一作者或通讯作者身份在 Advanced Materials、Advanced Functional Materials、ACS Nano、Nano Letters 和 Physical Review B 等顶级期刊发表论文二十余篇。
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。
深度学习PINN课程讲师简介：本PINN(物理知识神经网络)与深度学习课程由来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校老师主讲。在机器学习领域具有深厚的理论基础和实践经验，特别是在运用深度学习技术解决复杂科学问题方面。研究成果已经多次在国际权威期刊上发表累计30余篇。老师不仅在学术研究上成就斐然，而且在教学工作中也表现出极高的热情和才华。他的授课风格通俗易懂，能够将抽象的理论知识和复杂的计算方法讲解得生动有趣，使得学员们能够轻松理解并掌握。
专题一：深度学习第一性原理专题
专题二：机器学习材料专题
专题三：深度学习材料专题
专题四：深度学习PINN专题
专题五：机器学习分子动力学专题（五天内容详情点击名称查看）
专题六：深度学习声学超材料专题（五天内容详情点击名称查看）
专题一：深度学习第一性原理专题
第一天：第一性原理计算方法概述与基础理论
一、理论内容
1.深度学习在第一性原理中的应用和优势
2.第一性原理发展历程的介绍
3.文献综述
4.密度泛函理论（DFT）介绍
5.常用的原子建模环境软件——ASE和pymatgen
6.常用的第一性原理计算软件——VASP和GPAW
7.Python深度学习基础
7.1深度学习简介：神经网络的基础概念
7.2Python中的深度学习库：TensorFlow vs PyTorch
Numpy和Matplotlib基础知识
二、实操内容
1.DFT基础与应用：如何设置计算任务，参数调整与收敛性分析
2.使用Python进行材料模拟：通过Python实现简单的DFT计算与数据分析
3.原子建模环境软件ASE的使用：如何通过ASE进行结构优化与材料模拟
4.Python深度学习实操
4.1使用PyTorch构建简单的神经网络
4.2完成手写数字识别任务：MNIST数据集介绍与代码实现
4.3讲解PyTorch的基础操作：张量、自动求导和优化器
三、案例
1、二维材料的第一性原理计算：DFT计算单层石墨烯的电子结构与带隙
2、铁基超导材料的第一性原理计算：基于DFT计算铁基超导材料的电子态密度（DOS）与超导机制
3、Kagome晶格材料的第一性原理计算：计算Kagome材料的电子结构与磁性特征
4、电子-声子相互作用的计算：基于DFT与深度学习模型模拟材料中的电子-声子耦合效应
5、半导体材料的带隙计算：利用DFT计算半导体材料（如硅、氮化镓）的电子结构与带隙
第二天：深度学习在第一性原理计算中的应用——神经网络势函数（一）
一、课程内容
1.深度学习的发展历程和优势
2.人工神经网络与万能近似定理
3.常用的神经网络框架——Pytorch介绍
4.神经网络势函数的介绍
5.深度学习常用的激活函数、损失函数及优化方法
6.Python深度学习进阶
6.1神经网络的训练与验证过程
6.2使用PyTorch实现训练过程：数据加载、模型设计、训练与测试
6.3深度学习中的常用技巧：Dropout、批量归一化等
二、实操内容
1.深度学习项目实践：ResNet残差网络用于手写数字识别
2.收敛性测试的实战操作：如何设置ENCUT收敛性测试、K点收敛性测试
3.参数设置对计算结果的影响：如何通过优化参数提升计算精度
案例
1、太阳能电池的第一性原理计算：通过DFT计算有机光伏材料的吸收光谱与电荷迁移
2、石墨烯的电子结构计算：使用DFT分析石墨烯的电子结构及其导电性质
3、二硫化钼（MoS₂）的电子结构与光学性能：基于DFT与深度学习结合预测MoS₂的光学特性
4、位错生长的模拟：通过深度学习分析材料中的位错生长及其对材料力学性能的影响
5、超导材料（如铅）的能带结构与超导性质：基于DFT计算铅的能带结构与超导临界温度预测
第三天：深度学习在第一性原理计算中的应用——神经网络势函数（二）
一、课程内容
1.图神经网络（GNN）与MPNN消息传递神经网络
2.晶体图卷积神经网络CGCNN
3.SchNet与DimeNet++等不变消息传递神经网络的介绍
4.GNN与传统神经网络的区别
5.Python深度学习：图神经网络的实现
5.1GNN的原理及应用
5.2使用PyTorch Geometric库构建简单的图神经网络
5.3图卷积网络（GCN）的基础概念与代码实现
二、实操内容
1、深度学习实战：构建并训练一个简单的图神经网络模型（用于材料属性预测）
2、消息传递神经网络的训练与优化：如何训练GNN并进行参数优化
三、案例
1、共轭有机骨架结构（COFs）的结构与电子性质：通过DFT与图神经网络结合预测COFs的电子结构与能带
2、光子晶体的光学带隙预测：结合GNN与DFT计算光子晶体的光学带隙与光传输性质
3、GaAs半导体异质结的电子结构计算：基于DFT分析GaAs与其他半导体材料（如AlAs）异质结的带隙
4、量子阱结构的电子态密度：结合深度学习模型与DFT计算量子阱的电子结构与光学响应
5、太阳能电池光电转换效率的优化：使用深度学习优化太阳能电池材料的光电转换效率
第四部分：深度学习在第一性原理计算中的应用——神经网络势函数（三）
一、课程内容
1.具有等变性的消息传递神经网络：等变性与不变性的区别
2.群论初步介绍与等变模型的应用
3.PaiNN、NequIP和Allegro模型的介绍
4.Python深度学习：等变神经网络实现
4.1介绍E(3)等变原子间势的构建
4.2使用NequIP与PaiNN进行分子动力学模拟
4.3代码实现：如何在深度学习模型中集成群论等变性
二、实操内容
1、PaiNN模型实战：如何实现PaiNN模型进行材料模拟
2、NequIP与Allegro模型的应用：通过这两个模型进行大规模原子动力学模拟
三、案例
1、超分子结构的稳定性与反应性：通过DFT与PaiNN模型结合分析超分子结构的稳定性与反应机制
2、催化剂表面反应机理的模拟：使用PaiNN与DFT结合预测催化剂表面的反应路径
3、WS₂等TMD材料的电子-光子相互作用：基于深度学习与DFT结合模拟MoS₂的电子-光子相互作用
4、GaAs材料的热电性能预测：结合NequIP与DFT预测GaAs的热电性质
第五部分：深度学习在第一性原理计算中的应用——进阶内容
一、理论内容：
课程内容
1.分子动力学参数设置与深度学习模拟的结合
2.吸收光谱、反射光谱、拉曼光谱与红外光谱的计算方法
3.基于能量波动的结构稳定性评估
4.Python深度学习：进阶应用
4.1构建复杂的深度学习模型
4.2结合深度学习进行光谱预测与结构优化
4.3深度学习在模拟大规模系统中的应用与挑战
二、实操内容
1、基于深度学习的光谱计算：使用深度学习模型计算材料的吸收光谱、拉曼光谱等光学性质
1.1光谱计算背景：吸收光谱、拉曼光谱等可以提供材料的电子结构与振动模式等重要信息，通常通过DFT计算，但该过程计算量大，效率低。
1.2深度学习在光谱预测中的应用：通过神经网络模型（如图神经网络、卷积神经网络）进行光谱数据的预测，提高光谱计算的效率。
1.3模型训练与评估：利用DFT计算的材料光谱数据训练深度学习模型，通过交叉验证等技术提高预测准确度。
1.4深度学习模型的优化：如何调整神经网络架构、学习率等超参数，以提高模型的泛化能力和预测精度。
2、材料稳定性与力学性能计算：结合深度学习模型与DFT分析材料的稳定性、杨氏模量等力学性能
2.1DFT计算与深度学习结合：首先通过DFT计算材料的结构稳定性、能量最小化和力学性能（杨氏模量、剪切模量等），然后使用深度学习模型优化这一过程。
2.2深度学习在结构稳定性预测中的应用：通过训练神经网络，基于材料的结构参数预测其稳定性与力学性能，减少DFT计算的复杂性。
三、综合应用
1、量子阱材料的光电性质分析：通过深度学习与DFT结合分析量子阱材料的电子结构和光学响应
1.1背景介绍：量子阱材料因其在光电器件中的重要应用而广受关注。其电子态密度和光学性质直接影响器件的性能。
1.2DFT计算：通过DFT计算量子阱材料的能带结构和电子状态。
1.3深度学习结合DFT的光电性质预测：利用深度学习模型（如图神经网络）预测量子阱材料的光电转换效率和光学吸收特性。
1.4案例实现：使用训练好的神经网络模型，分析量子阱材料（如GaAs、InAs）的光电性质，优化材料设计。
2、超导材料的声子谱与超导临界温度预测
2.1DFT计算：计算超导材料（如铜氧化物、铅等）的声子谱。
2.2深度学习模型：使用神经网络（如PaiNN、NequIP）结合DFT计算数据，预测材料的超导临界温度。
2.3综合分析：将深度学习预测与实验数据进行比较，验证模型的准确性和可靠性。
3、光子晶体带隙与光学性能优化
3.1DFT计算：计算光子晶体材料的带隙结构和光学传输特性。
3.2深度学习优化：使用深度学习（如GNN）优化光子晶体的结构设计，提升光学性能。
3.3综合应用：通过深度学习与DFT结合，设计新的光子晶体材料，提升其带隙特性和光学传输性能。
4、深度学习在材料性能预测中的应用
4.1使用图神经网络（GNN）模型分析材料的晶体结构、声子谱等。
4.2结合PaiNN、NequIP等等变神经网络，提升材料性能预测的准确性。
5、材料设计与优化：使用深度学习对材料的结构进行优化设计，预测其物理性质、化学稳定性等。
6、深度学习与量子计算的结合：探讨深度学习在量子计算中的潜力，尤其是在处理复杂材料系统时的应用前景。
7、材料发现的自动化与智能化：未来如何利用深度学习与DFT结合，加速新材料的发现和优化设计。
专题二：机器学习材料专题
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
专题四：深度学习PINN
（直播课程共五天课程 提供全程视频回放）
专题五：深度学习分子动力学专题
机器学习分子动力学
（视频课程 提供全部资料和代码）
专题六：深度学习声学超材料专题
深度学习声学超材料设计
（视频课程 提供全部资料和代码）
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多个科研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
机器学习材料：
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）
深度学习第一性原理：
2025.01.04----2025.01.05（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
2025.01.08----2025.01.09（晚上19.00-22.00）
2024.01.11----2024.01.12（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）
课程费用
课程费用：
机器学习材料、深度学习材料、深度学习第一性原理、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）
重磅优惠：
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，可任选三门专题学习）
报二赠一（同时报名两个专题可以免费赠送一个学习名额，赠送班任选）
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）
年末福利：现在报名一门课程即可赠送一门往期课程回放（后期可免费参加一期相同专题直播课程学习）
往期回放视频专题课程：机器学习分子动力学专题、深度学习声学超材料专题
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