PART.01
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。
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。
机器学习在材料科学中的应用
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。
数据驱动的材料设计
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。
机器学习在二维材料中的应用
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。
集成学习与材料分类
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。
深度学习前沿背景
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。
深度学习在材料结构预测中的应用
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。
深度学习在二维材料生长与性能预测中的应用
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。
材料力学性能的深度学习预测
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。
生成模型在材料结构设计中的应用
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。
图神经网络在晶体结构预测中的应用
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。
STEM图像的缺陷识别与深度学习分析
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。
深度学习在材料科学中的应用前景广阔：
1、多模态数据融合与大数据分析：结合材料数据库、实验数据、图像数据等多模态数据，将进一步提升模型的预测精度和适用性。
2、时序数据建模与动态预测：随着时序模型（如LSTM和Transformer）的发展，材料在动态条件下的性能预测（如疲劳寿命、相变行为）将更加精准，特别是在应对环境和载荷变化时的材料表现上具有巨大潜力。
3、生成设计与反向工程：生成模型（如GAN和VAE）为新材料结构的设计提供了逆向生成能力，可以在给定目标性能的情况下直接生成满足条件的材料结构，大大加速材料开发进程。
未来，深度学习与材料科学的结合将推动材料设计从经验驱动走向智能化，助力从微观结构到宏观性能的全面优化，并带动整个材料科学向更加高效、精确和可控的方向迈进。
学习目标
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。
机器学习材料目标：
一、材料物理学与机器学习基础
1、掌握机器学习的核心概念，包括监督学习和无监督学习的主要区别与应用场景。
2、理解材料科学中常用的机器学习框架，掌握从构效关系建模到特征提取的基本方法，以支持材料特性预测和分类。
二、编程与科学计算
1、熟悉Python语言的基础，尤其在数据处理和科学计算中的应用。掌握Python的基本数据结构（如列表、字典、集合等）、函数设计，并熟练运用科学计算模块（NumPy、Pandas等）。
2、掌握Python中数据可视化的基本方法，利用Matplotlib等工具实现材料科学数据的有效可视化，为数据分析和模型优化提供支持。
三、计算材料数据处理与模型构建
1、掌握特征工程的核心方法，包括特征选择和降维，以便提取和优化材料数据中的重要特征。
2、理解并应用常见的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等）进行材料数据的分类与预测，提升模型的泛化能力。
3、掌握深度学习基础知识，了解深度神经网络和卷积神经网络在材料特性预测中的应用场景。
四、计算材料物理科学的应用与实战
1、掌握二维材料、超材料和超导材料的计算方法，理解其在能源、催化等领域的应用前景。
2、通过项目实践，结合第一性原理、分子动力学和相场方法，将机器学习应用于材料微观结构预测，如螺位错和枝晶生长等具体案例，提升实战能力，具备解决材料科学复杂问题的能力，为科研工作打下坚实基础。
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
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。
01
深度学习第一性原理专题
02
机器学习材料专题
03
深度学习材料专题
04
深度学习PINN专题
05
机器学习分子动力学专题（五天内容详情点击名称查看）
06
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
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）
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。
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）
基于机器学习的分子动力学
第一部分（分子动力学基础）
1.理论内容
1.1科学研究的四范式：从大数据时代到AI4SCIENCE时代
1.2AI4SCIENCE时代的分子动力学模拟：从传统的经验力场方法和第一性原理方法到机器学习力场
1.3基于机器学习的分子动力学的特点，分类和工作流程，及发展趋势．
2.实操内容：
1.Linux系统与超算服务器的常规操作
2.Python(pycharm或vscode)的基本数据类型与代码调试
3.虚拟环境(Anaconda或Mamba)的使用
3.分子模拟软件介绍
3.1LAMMPS的入门与使用
3.2软件发展趋势与特点
3.3输入文件的详细解析与注意事项
3.4相关势函数的获取渠道
3.5分子模拟轨迹的后处理与分析
3.6机器学习势函数使用
4.OpenMM的入门与使用
4.1软件发展趋势与特点
4.2运行脚本与注意事项
4.3GAFF(Amber)力场的简要介绍
4.4使用sobtop软件和Python快速、自动化生成任意有机分子的力场参数文件（同时也适用GROMACS）
5.量子化学计算软件的介绍与快速上手
5.1CP2K软件的发展介绍与特点：
5.2软件发展趋势与特点
5.3运行命令与赝势文件
5.4使用MULTIWFN快速生成单点能或分子动力学模拟的输入文件
5.5输入文件的字段解释与注意事项
5.6使用Python实现自动化提交任务与任务后处理
5.7在CP2K中使用GFN1-xTB方法，适合新手的入门旋转！
6.ORCA软件的发展介绍与特点：
6.1软件发展趋势与特点
6.2使用MULTIWFN或基于模板快速生成单点能或分子动力学模拟的输入文件及注意事项
6.3使用Python实现自动化提交任务与任务后处理
6.4在ORCA中使用ωB97M-V泛函
7.XTB软件的发展介绍与特点：
7.1软件发展趋势与特点：发展迅猛！年被引用增长率高达87%；能够执行单点能，几何优化，分子模拟等功能
7.2安装与常用命令
7.3几种半经验方法的简要介绍
7.4使用Python实现自动化提交任务与任务后处理
7.5DFTB(简单介绍)
7.6执行单点能，几何优化，分子模拟等
7.7使用Python实现自动化提交任务与任务后处理
8.案例：传统力场方法与机器方法力场方法的对比
8.1使用OpenMM执行有机体系的分子模拟
8.2基于机器学习力场方法，结合LAMMPS执行合金，锂电池体系的分子模拟
8.3使用MDtraj等软件进行模拟结果的后处理分析与Python高质量科研绘图，包括：能量与力的预测曲线，径向分布函数，键长键角二面角分布，电池电压曲线等．
02
第二部分（机器学习力场的模型设计）
1.理论内容
1.1机器学习与深度学习的快速入门
1.1.1常见概念与分类
1.1.2机器学习的发展历史以及部分理论：通过可视化案例，理解神经网络的通用近似理论
1.1.3神经元，反向梯度下降，损失函数，过/欠拟合，残差连接等基本概念
1.1.4ANN, CNN, RNN, TRANSFORMER等深度神经网络的基本框架的介绍与特点
1.1.5相关学习资源的推荐
1.2科学领域的机器学习模型介绍
1.2.1物理约束/物理对称性
1.2.2高效描述局部环境方法的分类与特点
1.2.3基于核方法或深度神经网络方法
1.2.4基于描述符或分子图方法
1.3基于描述符的机器学习力场模型
1.3.1机器学习力场的开篇工作
1.3.2BPNN模型详解与发展
1.3.3生态最好的机器学习力场模型
1.3.4DeePMD系列工作的详解
1.3.5DeePMD的发展和几种描述符的介绍及特点
1.3.6DeePMD的压缩原理与特点
1.3.7DPGEN的工作原理
1.4基于图框架的机器学习力场模型
1.4.1图神经网络、图卷积网络和消息传递神经网络的发展与理解
1.4.2图神经网络的机器学习力场模型的经典模型
1.4.3SchNet模型的特点与代码实现
1.4.4基于三维空间建模的完备性与效率的几何系列模型:
1.4.5DimeNet,SphereNet和ComENet模型的详解与比较
1.4.6其他机器学习力场模型概述：DTNN和PhysNet等
2.实操内容
2.1DeePMD的离线安装与验证
2.2DeePMD输入文件详解:与理论课的模型框架相对应地进行超参数设定的讲解，及使用经验
2.3DeePMD的常见功能，包括训练，重启，冻结，压缩和测试
2.4DeePMD的常见问题与训练过程的分析
2.5综合使用LAMMPS和DeePMD, 执行高精度的分子动力学模拟
2.6分子模拟的数据后处理与分析
2.7DPGEN软件的介绍与工作流程
2.8DPGEN软件的输入和输出文件：param.json和machine.json文件的参数详解；跨计算分区的提交任务示例；不同量化级别方法的示例
2.9DPGEN软件的常用命令与使用经验，以及不同体系收敛的参考标准
03
第三部分（高级课程 —— 等变模型系列，领域热点）
1.理论内容
1.1不变系列模型的总结
1.1.1等变模型的概念，特点，分类和应用
1.1.2等变的概念
1.1.3等变模型的分类与特点
1.1.4等变模型的介绍：超高数据利用率与优秀的泛化能力
1.1.5群的简要介绍
1.1.6SO(3)群的简单入门与张量积
1.1.7欧式神经网络(E3NN)的介绍与注意事项
1.1.8高阶等变模型与传统模型，经验力场的区别
1.1.9常见误区的提醒
1.2等变机器学习力场的经典模型:
1.2.1Nat. Commun.上高被引的NequIP模型的详解和代码框架
2.实操内容
2.1DeePMD软件的进阶使用与补充讲解，包括多GPU并行训练
2.2LAMMPS以多GPU并行方式运行机器学习力场模型
2.3使用Python代码快速可视化机器学习力场模型在等变与不变设计上的区别
2.4使用多种机器学习的降维方法，结合K-Means聚类，从分子模拟轨迹中以低冗余方式提取多帧结构文件。
2.5NequIP模型的超参数介绍和使用
2.6复现Nat. Commun.文章结果，包括计算径向分布函数、键角分布等性质
2.7使用wandb进行超参数调优与训练过程中各种信息的可视化分析
04
第四部分
1.理论部分
1.1高效/高精度的基于ACE的等变模型
1.2ACE方法，消息传递和等变框架的集大成者：MACE模型
1.3方法的完备性，效率和系列发展
1.4MACE模型在多个领域的应用
1.5机器学习力场领域的ChatGPT模型
1.6有机分子体系的通用大模型：MACE-OFF23
1.7几乎涵盖元素周期表所有元素的材料领域的通用大模型：MACE-MP0
1.8其他大模型的简要介绍
1.9适用于大规模GPU并行框架的等变模型
1.10消息传递模型的不足
1.11NequIP团队在Nat. Commun.上的新作－－Allegro模型的方法详解与比较
1.12SevenNet模型的介绍与比较
2.实操部分
2.1MACE模型和Allegro模型的超参数介绍和使用经验
2.2MACE模型与DeePMD模型的对比，包括精度，数据效率等
2.3Libtorch与LAMMPS软件的编译
2.4机器学习力场领域的ChatGPT的使用与分析
2.5快速上手MACE-OFF23和MACE-MP0模型
2.6对通用大模型进行微调与分析
2.7DPA-1和DPA-2的介绍与特点
课程部分案例图片：
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）
第一天：声学超材料的基本理论
1.1 声学超材料概述
1.1定义与特点
1.2研究背景与发展历程
2. 声波方程与晶格理论
2.1声波方程
2.2晶格与能带理论
3.有效介质理论与斯涅尔定律
3.1有效介质理论
3.2通用斯涅尔定律
4. 案例分析
4.1经典声学超材料案例
第二天：声学超材料的结构设计
1. 声学超材料的分类
1.1基于结构特征的分类
1.2基于声波响应的分类
2. 常见声学超材料结构
2.1局域共振型
2.2带隙型
2.3负折射率型
3. 结构设计方法
3.1设计原则与方法
3.2计算模拟与优化
4. 案例分析
4.1典型结构设计案例
第三天：声学超材料的仿真模拟
1.1 仿真软件介绍：COMSOL Multiphysics
1.1建立声学超材料的三维模型
1.2声固耦合模块的使用
1.3设置材料属性和边界条件
1.4网格划分与求解设置
1.5结果分析与可视化
2. 案例分析
2.1基于COMSOL的声学超材料仿真案例
2.2低频隔声特性仿真
2.3声波透射与反射仿真
第四天：深度学习基础
第一部分：基础概率
L1-basic probability.pdf
1.1概率基础
1.2条件概率与贝叶斯定理
第二部分：模型拟合与贝叶斯方法
L2-FittingSimpleModels.pdf
2.1简单模型的拟合方法
2.2线性回归与逻辑回归
L3-BayesianNetworks.pdf
3.1贝叶斯网络基础
3.2条件独立性与因果推断
L4-MarkovRandomFields.pdf
4.1马尔可夫随机场
4.2应用与推断
第三部分：推断与优化
L5-VariableElimination_BeliefPropagation.pdf
5.1变量消除与信念传播
5.2推断算法
L6-FactorGraph_JunctionTree.pdf
6.1因子图与连接树
6.2高效推断方法
L7-MixtureModels_EM.pdf
7.1混合模型与期望最大化算法（EM）
7.2应用案例
第四部分：时间序列与采样方法
L8-HMM.pdf
8.1隐马尔可夫模型（HMM）
8.2应用与推断
L9-MCMC.pdf
9.1马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）
9.2采样与推断
第五部分：高级主题
L10-VariationalBayes.pdf
10.1变分贝叶斯方法
10.2应用与优化
L11-PlanningAndInference.pdf
11.1规划与推断
11.2决策过程中的应用
L12-GPs.pdf
12.1高斯过程（GPs）
12.2应用与优化
第五天：深度学习在声学超材料结构设计方面的应用
1.1 深度学习基础
1.2深度学习概述
1.3定义与特点
1.4发展历程
1.5神经网络基础
1.6神经元与层
1.7前向传播与反向传播
1.8常见深度学习模型
1.9卷积神经网络（CNN）
1.10循环神经网络（RNN）
1.11生成对抗网络（GAN）
2. 深度学习在声学超材料中的应用
2.1深度学习在声学超材料设计中的应用
2.2结构优化
2.3性能预测
3. 深度学习在声学超材料制造中的应用
3.1制造过程监控
3.2缺陷检测
4.深度学习在声学超材料应用中的案例分析
4.1噪声控制
4.2声学隐身
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
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）
2025.01.11----2025.01.12（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）
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：、
（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
报名联系请扫描下方二维码
联系人：马老师
咨询电话：18514630500（微信同号）
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