在材料科學的前沿戰場，人工智能正以“原子級精度”重塑研發邏輯，以“光速效率”重構產業生態。從實驗室到生產線，從微觀結構到宏觀性能，AI正成為新材料從0到1、從1到N的終極加速器。

為助力行業人才掌握“AI+材料”融合創新的前沿技術，工業和信息化部人才交流中心將于2025年6月12-15日在上海舉辦第二期“人工智能賦能材料科學關鍵技術應用”高級研修班，誠邀材料領域從業者共赴這場技術盛宴。

課程詳情

課程主題：人工智能賦能材料科學關鍵技術應用

時間：2025年6月12-15日（12日全天報到）

地點：上海（線下會場，填寫報名表了解具體地點）

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課程內容

聚焦“技術 + 應用 + 實踐”

第一模塊：前沿技術篇

• 人工智能如何重塑材料科學研究范式？從數據驅動到智能設計的底層邏輯解析。

• 機器學習、深度學習、強化學習、生成對抗網絡（GANs）等核心算法在材料領域的原理與適用場景。

• 神經形態計算、類腦智能等新興技術在材料模擬與智能實驗中的創新應用。

第二模塊：實戰應用篇

• 材料數據獲取與處理：高通量實驗、數據清洗、特征工程的全流程實操。

• 材料性能預測：基于 AI 模型的晶體結構、力學性能、腐蝕行為等關鍵參數建模技巧。

• 新材料發現與設計：通過 AI 加速電池材料、半導體材料、納米材料等前沿領域的研發迭代。

• 智能制造賦能：從智能工廠到產業化落地，AI 如何優化材料生產工藝與質量控制。

課程大綱

一、人工智能賦能材料科學領域應用新范式

1.傳統材料研發痛點

2.從“經驗驅動”到“數據+模型驅動

3.人工智能賦能材料科學應用場景與現狀

4.案例解析

二、人工智能助力材料數據獲取與處理

1.數據采集與預處理

2.數據集構建與清洗技術

3.數據的標準化與歸一化

三、人工智能大模型前沿技術與多模態應用

1.人工智能大模型的發展歷程簡述

2.人工智能大模型的多模態應用與前沿技術

3.材料科學中的AI 倫理與挑戰

四、機器學習核心技術與材料科學領域應用

1.基于機器學習的材料設計與優化

2.機器學習在材料發現中的應用

3.層次聚類

4.邏輯回歸

5.隨機森林

6.特征篩選（SISSO）

7.支持向量機

五、深度學習與神經網絡關鍵技術

1.深度學習vs 神經系統

2.淺層神經網絡vs 深層神經網絡

3.神經網絡的擬合

4.神經網絡軟件分析

六、深度學習在材料科學中的應用

1.自主化實驗室

2.基于圖卷積神經網絡預測材料屬性

3.基于圖神經網絡的原子間勢能模型

4.案例解析與實操

七、人工智能在材料性能預測中的應用

1.材料性質預測與分類

2.AI 算法在模擬材料行為中的應用

3.材料性能與結構關系的建模

八、AI 與高通量實驗的結合及材料智能實驗

1.AI 與高通量多尺度計算與數據庫

2.材料計算的自動化流程

3.基于高通量的實驗智能配方

4.實驗數據的自動化分析與模式識別

九、生成對抗網絡（GANs）在材料科學中的應用

1.GANs 在材料生成與模擬中的應用

2.材料結構生成與優化案例

十、人工智能在新材料發現中的成功案

1.從數據到材料：人工智能在電池、合金、復合材料等領域

2.材料發現的加速與人工智能的協同作用

十一、人工智能驅動的材料創新與產業化

1.人工智能在材料產業化中的應用與挑戰

2.人工智能在材料性能提升與生產工藝優化中的作用

3.企業實際案例分析

十二、人工智能賦能材料科學優秀成果與案例解析

備注：以上內容為擬定大綱，具體內容會根據學員需求及授課專家內容在案例及細節上有所微調。

授課導師

擬邀中國學科院+頂尖高校專家：特邀中國科學院物理研究所、清華大學、上海交通大學等單位的 AI 材料領域權威專家授課，兼具深厚學術背景與產業落地經驗，聚焦 “可復用、能落地” 的實戰干貨。

課程亮點

稀缺性：聚焦 “AI + 材料” 交叉領域，填補市場優質課程空白，直擊研發生產痛點。

實戰性：案例教學占比超 40%，涵蓋數據處理、模型搭建、產業落地全流程，學完即可復用。

權威性：工業和信息化部人才交流中心背書，證書納入國家人才庫，提升職業競爭力。

10余+國內外優秀案例深度解析：涵蓋航空航天、新能源、電子信息等領域的成功實踐。

適用人群

• 企業/研究院所：研發負責人、技術骨干、工藝工程師，希望通過AI提升研發效率與產品性能。

• 高校/科研機構：從事材料科學、人工智能交叉學科研究的學者與研究生，尋求技術落地路徑。

• 創新從業者：對“AI+材料”感興趣的創業者、投資人員，希望捕捉行業風口與商業機會。

報名參加

費用:4980 元/人(含專家、場地、午餐、材料、教學服務、證書等費用)，

學員食宿可統一安排，費用需自理

此為證書示意圖，具體以實際證書為準

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