2024年諾貝爾物理學(xué)獎與化學(xué)獎雙雙授予"AI for Science"相關(guān)領(lǐng)域，這一里程碑事件為學(xué)科發(fā)展注入強勁動能。在科學(xué)研究第四范式——"AI for Science"時代，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)力場（ML-FFs）有效彌合了第一性原理電子結(jié)構(gòu)方法與傳統(tǒng)經(jīng)驗力場在精度與效率之間的矛盾。近年來該領(lǐng)域呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢，Web of Science平臺檢索顯示相關(guān)研究成果頻繁發(fā)表于Nature、Science、Cell等頂尖期刊。

得益于計算硬件的指數(shù)級發(fā)展，基于ML-FFs實現(xiàn)第一性原理精度的大規(guī)模分子模擬已成為現(xiàn)實。機器學(xué)習(xí)方法不僅拓展了傳統(tǒng)分子模擬的時空尺度，更揭示了諸如小分子非對稱電子效應(yīng)等新物理現(xiàn)象，為實驗現(xiàn)象提供了更深刻的理論詮釋。可以預(yù)見，ML-FFs正逐步成為現(xiàn)代計算化學(xué)與分子模擬研究的核心工具。

值得注意的是，作為新興交叉學(xué)科領(lǐng)域，其知識體系橫跨量子化學(xué)、分子模擬與機器學(xué)習(xí)等多學(xué)科領(lǐng)域，存在技術(shù)門檻高、開源資源少、學(xué)習(xí)曲線陡峭等挑戰(zhàn)，系統(tǒng)的專業(yè)培訓(xùn)顯得尤為重要。

作為2025年最值得期待的技術(shù)！

機器學(xué)習(xí)分子動力學(xué)與機器學(xué)習(xí)第一性原理資料與學(xué)習(xí)途徑少之又少，特培訓(xùn)學(xué)習(xí)迫在眉睫！鄭州術(shù)佳信息科技有限公司聯(lián)合已經(jīng)舉辦培訓(xùn)30余期，參會學(xué)員達2000余人！學(xué)員好評極高！其中不乏有發(fā)表Nature、Cell、Science等國際頂刊！

課程一：機器學(xué)習(xí)與分子動力學(xué)

課程二：機器學(xué)習(xí)與第一性原理

課程三、深度學(xué)習(xí)與有限元仿真分析

課程四、深度學(xué)習(xí)與PINN

課程五、深度學(xué)習(xí)材料設(shè)計

教學(xué)概述

本次培訓(xùn)課程內(nèi)容豐富，深入淺出，理論與實踐并重。通過五天的專題培訓(xùn)，學(xué)員將系統(tǒng)前沿應(yīng)用，并能夠獨立開展相關(guān)研究工作。每個專題都配備詳實的代碼示例與實操講解，確保學(xué)員能夠快速上手相關(guān)技術(shù)。

課程目標(biāo)

第一天：理論與實操并行，開啟分子動力學(xué)探索之旅

第一天的課程內(nèi)容豐富多樣。首先以諾貝爾獎AI元年為切入點，探討AI與科學(xué)研究的深度交叉，闡釋科學(xué)研究的四范式演進，重點解析從大數(shù)據(jù)時代到AI4Science時代的發(fā)展脈絡(luò)，包括Google DeepMind、微軟研究院、Meta FAIR等頂尖團隊的AI4Science工作。系統(tǒng)講解AI4Science時代的分子動力學(xué)模擬：涵蓋分子模擬基本方法與發(fā)展沿革、經(jīng)驗力場與第一性原理方法的差異對比、機器學(xué)習(xí)力場方法的技術(shù)突破。同時剖析機器學(xué)習(xí)分子動力學(xué)在各領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，解讀相關(guān)支撐項目，闡述機器學(xué)習(xí)分子動力學(xué)的特征分類、工作流程，以及數(shù)據(jù)集構(gòu)建策略。實踐環(huán)節(jié)覆蓋Linux系統(tǒng)與超算平臺基礎(chǔ)操作（ls/cd/cp/mv等命令及vim編輯器使用）、虛擬環(huán)境配置（Anaconda/Mamba命令精講）、Python集成開發(fā)環(huán)境應(yīng)用，以及分子模擬軟件實操：包括GPUMD入門（軟件特性、NEP力場簡介、pyNEP自動化工具應(yīng)用）、LAMMPS精解（并行原理、輸入文件配置、機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)調(diào)用），并指導(dǎo)量子化學(xué)軟件VASP的快速上手（泛函選擇、贗勢獲取、任務(wù)自動化）。

第二天：機器學(xué)習(xí)力場建模理論與實踐**理論模塊雙線并進

第二天快速構(gòu)建機器學(xué)習(xí)知識體系—通過可視化案例解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用近似理論，闡釋GPU依賴原理，詳解神經(jīng)元、反向傳播、損失函數(shù)、殘差連接等核心概念，對比ANN/CNN/RNN/Transformer網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；另一方面聚焦科學(xué)領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ汀馕鯝I模型需遵守的物理約束與對稱性，剖析局部環(huán)境描述方法分類，深入解讀HDNNPs、ANI、DeePMD等經(jīng)典模型的技術(shù)特性。實踐環(huán)節(jié)重點突破DeePMD生態(tài)：完成離線安裝與驗證測試、輸入文件參數(shù)精析、訓(xùn)練/測試全流程操作。通過LAMMPS+DeePMD聯(lián)用實現(xiàn)高精度分子動力學(xué)模擬，掌握分子軌跡后處理技術(shù)，并系統(tǒng)演練DPGEN軟件的工作流配置（參數(shù)文件解析、跨分區(qū)任務(wù)提交、收斂標(biāo)準(zhǔn)判定）。

第三天：構(gòu)建機器學(xué)習(xí)力場全流程

第三天進入高級課程，以二維材料為范例，建立"數(shù)據(jù)-模型-驗證"技術(shù)閉環(huán)。理論層面：解構(gòu)機器學(xué)習(xí)力場科學(xué)內(nèi)核，從勢能面數(shù)學(xué)本質(zhì)到DFT數(shù)據(jù)生成范式，剖析NEP模型的GPU加速原理，通過DeePMD/GAP/SchNet對比研究揭示模型選擇規(guī)律。實踐環(huán)節(jié)打造端到端工程體系：基于Materials Project數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化，集成M3GNet智能采樣與AIMD主動學(xué)習(xí)技術(shù)，突破傳統(tǒng)DFT數(shù)據(jù)局限，最終完成熱導(dǎo)率預(yù)測與聲子態(tài)密度等多尺度模擬，并通過獨創(chuàng)的"量子精度-微觀結(jié)構(gòu)"驗證體系確保模型可靠性。

第四天：機器學(xué)習(xí)力場大模型的開發(fā)與應(yīng)用

第四天聚焦材料模擬終極挑戰(zhàn)，構(gòu)建"預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)-部署"技術(shù)生態(tài)。理論解析MACE-MP-0、CHGNet等大模型的架構(gòu)革新——通過圖注意力與等變網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)跨尺度建模，結(jié)合電池界面動力學(xué)等案例揭示非平衡態(tài)預(yù)測優(yōu)勢。實踐環(huán)節(jié)打造全棧開發(fā)平臺：基于ASE框架實現(xiàn)勢函數(shù)迭代優(yōu)化，通過LAMMPS多GPU并行完成晶圓級模擬，創(chuàng)新性融合預(yù)訓(xùn)練遷移策略，在石墨烯外延生長等場景實現(xiàn)精度效率雙優(yōu)。針對有機體系，運用MACE-OFF23勢函數(shù)精準(zhǔn)預(yù)測結(jié)構(gòu)演化規(guī)律。

第五天：機器學(xué)習(xí)力場大模型的開發(fā)與應(yīng)用作為機器學(xué)習(xí)力場領(lǐng)域的突破性技術(shù)范式，本日課程深度聚焦等變模型（Equivariant Models）這一學(xué)術(shù)前沿，系統(tǒng)解構(gòu)其通過嚴格保持SE(3)物理對稱性實現(xiàn)量子精度建模的核心機理，揭示高階架構(gòu)在數(shù)據(jù)效率與泛化能力上的顛覆性優(yōu)勢。課程將結(jié)合NequIP等標(biāo)桿模型，展示幾何深度學(xué)習(xí)如何重構(gòu)勢能面逼近的數(shù)學(xué)本質(zhì)。對比NEP模型與傳統(tǒng)力場對水分子能量、力的預(yù)測差異，確保模型達到實驗驗證標(biāo)準(zhǔn)，通過真實代碼操作與經(jīng)典案例，掌握從理論到落地的全流程技能，勝任電池材料、納米器件等領(lǐng)域的尖端模擬需求。實操部分包括DeePMD 軟件的進階使用與補充講解，包括多 GPU 并行訓(xùn)練，LAMMPS 以多 GPU 并行方式運行機器學(xué)習(xí)力場模型，使用 Python 代碼快速可視化機器學(xué)習(xí)力場模型在等變與不變設(shè)計上的區(qū)別，使用多種機器學(xué)習(xí)的降維方法結(jié)合 K-Means 聚類從分子模擬軌跡中以低冗余方式提取多幀結(jié)構(gòu)文件。以及MACE的超參數(shù)介紹和使用經(jīng)驗，MACE模型與DeePMD模型的對比，Libtorch與 LAMMPS軟件的編譯，機器學(xué)習(xí)力場領(lǐng)域的ChatGPT的使用與分析，對通用大模型進行微調(diào)與分析，以及DPA-1和DPA-2的介紹與特點。

機器學(xué)習(xí)與分子動力學(xué)大綱

《AI賦能MD——機器學(xué)習(xí)力場驅(qū)動的分子動力學(xué)模擬》

1. 第一天理論內(nèi)容

a) 諾貝爾獎的AI元年

i. AI與 SCIENCE的交叉：

b) 科學(xué)研究的四范式

i. 從大數(shù)據(jù)時代到AI4SCIENCE時代

c) AI4SCIENCE時代的分子動力學(xué)模擬

i. 分子模擬基本方法與發(fā)展歷史

ii. 經(jīng)驗力場與第一性原理方法的對比與區(qū)別

iii. 機器學(xué)習(xí)力場方法的興起

d) 基于機器學(xué)習(xí)的分子動力學(xué)方法在各個領(lǐng)域的應(yīng)用情況與發(fā)展趨勢，以及相關(guān)支撐項目

e) 機器學(xué)習(xí)的分子動力學(xué)的特點，分類和工作流程

f) 數(shù)據(jù)集的常見收集方式與建議

g) Linux系統(tǒng)與超算服務(wù)器的常規(guī)操作

i. ls/ll/cd/cp/mv/cat/pwd/less/tail/mkdir/touch以及vim的常見操作

h) 虛擬環(huán)境(Anaconda)的使用

i. conda create/activate/deactivate/install/info/env等命令

i) Python的介紹與基本使用

i. Python的基本數(shù)據(jù)類型

ii. Pycharm的常見用法與代碼調(diào)試，以及虛擬環(huán)境的配套

j) 分子模擬軟件介紹

i. GPUMD的入門與使用

1. 軟件發(fā)展趨勢與方法特點

2. 運行腳本與注意事項

3. NEP力場的簡要介紹

4. 使用pyNEP軟件和Calorine快速、自動化生成任意有機分子的力場參數(shù)文件（同時也適用GROMACS）

ii. LAMMPS的入門與使用

1. 軟件發(fā)展趨勢與特點

2. 大規(guī)模并行的原理：域分解算法介紹

3. 輸入文件的詳細解析與注意事項

4. 相關(guān)勢函數(shù)和晶格常數(shù)的獲取渠道

5. 分子模擬軌跡的后處理與分析：徑向分布函數(shù)與擴散系數(shù)

6. 機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)在LAMMPS中的使用

k) 量子化學(xué)計算軟件的介紹與快速上手

i. 量子化學(xué)中常見理論方法的分類與區(qū)別，DFT相關(guān)泛函的簡要介紹

ii. VASP軟件的介紹與快速上手：

1. 軟件發(fā)展趨勢與特點

2. 安裝與使用，以及贗勢文件的介紹與獲取

3. 輸入文件的字段解釋與注意事項

4. 使用Shell實現(xiàn)自動化提交任務(wù)與任務(wù)后處理

5. 在VASP中計算單點能

l) MS軟件的基本介紹與LAMMPS結(jié)合使用

i. MSI2LMP工具及PCVV/CVFF力場的概述

ii. 使用LAMMPS執(zhí)行有機體系的分子模擬

iii. 基于機器學(xué)習(xí)力場方法，結(jié)合LAMMPS執(zhí)行合金體系，鋰電池體系的分子模擬

iv. 使用ASE等軟件進行模擬結(jié)果的后處理分析與Python高質(zhì)量科研繪圖，包括：能量與力的預(yù)測曲線，徑向分布函數(shù)，鍵長鍵角二面角分布等。

v. 科研繪圖軟件VMD、OVITO的基本使用及編程腳本示例。

2. 第二天理論內(nèi)容（機器學(xué)習(xí)力場的模型設(shè)計）

a) 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的快速入門

i. 常見概念與分類

ii. 機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史以及通用近似理論：

1. 通過交互的可視化案例，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用近似理論

2. 解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對GPU的依賴

iii. 神經(jīng)元，反向梯度下降，損失函數(shù)，過/欠擬合等基本概念

iv. ANN, CNN, RNN等經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本框架的介紹與特點

v. 相關(guān)學(xué)習(xí)資源的推薦

vi. Pytorch與Tensorflow的發(fā)展現(xiàn)狀

b) 科學(xué)領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)模型介紹

i. AI模型在勢函數(shù)開發(fā)中需要遵守的幾個物理約束/物理對稱性

ii. 高效描述局部環(huán)境方法的分類與特點

1. 基于核方法或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

2. 基于描述符或分子圖方法

iii. 基于描述符的機器學(xué)習(xí)力場模型

1. MACE模型詳解與發(fā)展

a) 機器學(xué)習(xí)力場的開篇工作

2. 機器學(xué)習(xí)力場模型Deep Potential

a) DeePMD工作的詳解

b) DeePMD的發(fā)展和幾種描述符的介紹，特點與應(yīng)用

c) DeePMD的壓縮原理與特點

d) DPGEN的工作原理

3. 機器學(xué)習(xí)力場模型NEP

a) NEP系列工作的詳解

b) NEP的發(fā)展和幾種描述符的介紹，特點與應(yīng)用

c) NEP相關(guān)后處理軟件

c) 實操內(nèi)容

i. DeePMD的離線安裝與驗證測試

ii. DeePMD輸入文件詳解：與理論課的模型框架相對應(yīng)地進行超參數(shù)設(shè)定的講解，及使用經(jīng)驗

iii. DeePMD的常見功能，包括訓(xùn)練，重啟，凍結(jié)，壓縮和測試

iv. DeePMD的常見問題與訓(xùn)練過程的分析

v. 綜合使用LAMMPS和DeePMD, 執(zhí)行高精度的分子動力學(xué)模擬

vi. 分子模擬的數(shù)據(jù)后處理與分析

vii. DPGEN軟件的安裝，介紹與工作流程

viii. DPGEN軟件的輸入和輸出文件：param.json和machine.json文件的參數(shù)詳解

ix. DPGEN軟件跨計算分區(qū)的提交任務(wù)示例；不同量化級別方法的示例

x. DPGEN軟件的常用命令與使用經(jīng)驗，以及不同體系收斂的參考標(biāo)準(zhǔn)

xi. GPUMD&NEP的離線安裝與驗證測試

xii. GPUMD&NEP輸入文件詳解：與理論課的模型框架相對應(yīng)地進行超參數(shù)設(shè)定的講解，及使用經(jīng)驗

xiii. GPUMD&NEP的常見功能，包括訓(xùn)練，重啟，凍結(jié)，壓縮和測試

xiv. GPUMD&NEP的常見問題與訓(xùn)練過程的分析

xv. 綜合使用LAMMPS和DeePMD, 執(zhí)行高精度的分子動力學(xué)模擬

xvi. 分子模擬的數(shù)據(jù)后處理與分析

xvii. GPUMD&NEP后處理軟件的安裝，介紹與工作流程

xviii. GPUMD&NEP軟件的常用命令與使用經(jīng)驗，以及不同體系收斂的參考標(biāo)準(zhǔn)

3. 第三天（高級課程 —— 從頭構(gòu)建機器學(xué)習(xí)力場）

a) 機器學(xué)習(xí)力場的特性，發(fā)展和分類

i. 特性解析：高精度與泛化能力突破

ii. 發(fā)展脈絡(luò)：從淺層網(wǎng)絡(luò)到深度勢能模型

iii. 分類體系：基于描述符/端到端模型的二分法

b) 機器學(xué)習(xí)力場構(gòu)建的一般流程，從量子計算到分子動力學(xué)的閉環(huán)

c) 方法的完備性，效率和系列發(fā)展

i. 密度泛函理論的逼近程度

ii. 百萬原子體系的實時模擬

iii. 典型機器學(xué)習(xí)力場的迭代升級

d) 適用于大規(guī)模GPU并行框架的NEP模型

e) 主流機器學(xué)習(xí)力場模型的詳解與比較（與傳統(tǒng)力場的加速比分析）

f) 驗證機器學(xué)習(xí)力場的準(zhǔn)確性

i. 能量/力/應(yīng)力的一致性檢驗

ii. 結(jié)合動力學(xué)過程驗證勢函數(shù)對材料性質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測能力

g) 實操內(nèi)容（石墨烯等二維材料為案例）

i. 下載收集公開數(shù)據(jù)集

ii. 公開數(shù)據(jù)集的評估

iii. 公開數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練和數(shù)據(jù)篩選

iv. 使用MACE-MP-0，CHGNET，M3GNET等通用勢函數(shù)獲取初始構(gòu)型

v. 從materials project收集初始構(gòu)型

vi. DFT單點計算

vii. 從DFT結(jié)果提取數(shù)據(jù)集（如何考慮色散力）

viii. 驗證機器學(xué)習(xí)力場的準(zhǔn)確性

ix. 主動學(xué)習(xí)技術(shù)

x. AIMD+微擾等數(shù)據(jù)集擴充技術(shù)

xi. 數(shù)據(jù)集精簡技術(shù)

xii. 機器學(xué)習(xí)力場在熱導(dǎo)率的應(yīng)用

xiii. 機器學(xué)習(xí)立場驅(qū)動的晶體材料聲子性質(zhì)計算

4. 第四天（高階應(yīng)用——機器學(xué)習(xí)力場大模型的開發(fā)與應(yīng)用）

a) 現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)力場大模型簡介與發(fā)展

i. 大模型生態(tài)：MACE/M3GNet/CH3GNET等架構(gòu)

ii. 預(yù)訓(xùn)練范式

iii. 開源框架：GPUMD-NEP集成方案

b) 機器學(xué)習(xí)力場大模型使用案例詳解

i. 工業(yè)級應(yīng)用：電池材料界面演化模擬

ii. 相變過程的預(yù)測驗證

iii. 化學(xué)反應(yīng)

c) 構(gòu)建機器學(xué)習(xí)力場大模型各類數(shù)據(jù)集簡介

i. 使用ASE在PYTHON環(huán)境下實現(xiàn)主動學(xué)習(xí)和代碼詳解

d) 實操部分（通用勢函數(shù)的完全演示案例）

i. 使用ASE在PYTHON環(huán)境下實現(xiàn)主動學(xué)習(xí)和代碼詳解

ii. ASE+calculator計算各類靜態(tài)性質(zhì)

iii. calculator進行高通量計算

iv. MACE-MP-0模型的使用（石墨烯生長，二維材料力學(xué)模擬）

v. 通用勢函數(shù)的MD模擬（包括基于ASE的MD模擬和基于LAMMPS的MD模擬）

vi. 使用預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)

vii. 預(yù)訓(xùn)練微調(diào)與從頭訓(xùn)練的對比

viii. 基于MACE-OFF23，NEP模型的勢函數(shù)對有機物的模擬MACE模型的超參數(shù)介紹和使用經(jīng)驗

5. 第五天（高級課程 —— 等變模型系列，領(lǐng)域熱點）

a) 等變模型的概念，特點，分類和應(yīng)用

b) 等變模型的分類與特點

c) 高階等變模型的介紹：超高數(shù)據(jù)利用率與優(yōu)秀的泛化能力

d) 高階等變模型與傳統(tǒng)模型，經(jīng)驗力場的區(qū)別

e) 等變機器學(xué)習(xí)力場的經(jīng)典模型

i. NequIP示例模型的詳解和代碼框架

f) 實操內(nèi)容

i. DeePMD軟件的進階使用與補充講解，包括多GPU并行訓(xùn)練

ii. LAMMPS以多GPU并行方式運行機器學(xué)習(xí)力場模型

iii. 使用Python代碼快速可視化機器學(xué)習(xí)力場模型在等變與不變設(shè)計上的區(qū)別

iv. 使用機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)降維及結(jié)合最遠點采樣法，從分子模擬軌跡中以低冗余方式提取多幀結(jié)構(gòu)文件。

v. NequIP模型的超參數(shù)介紹和使用

vi. 復(fù)現(xiàn)多篇文獻結(jié)果（液態(tài)水、Si等體系）

vii. 基于委員會方法的主動學(xué)習(xí)方案構(gòu)建鈣鈦礦 NEP 模型

viii. 以 DP 勢函數(shù)的數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)展示水的 NEP 模型的構(gòu)造與評估

部分案例圖片：

機器學(xué)習(xí)與分子動力學(xué)老師

主講老師徐老師，現(xiàn)任海外Top50高校博士后研究員，多個開源代碼核心貢獻者，精通分子動力學(xué)模擬與機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)，具有豐富機器學(xué)習(xí)勢函數(shù)研發(fā)經(jīng)驗，熟練掌握各類開發(fā)工具與后處理軟件。已在Nat. Commun.、Chem. Mater.、Energy Storage Mater.等頂級期刊發(fā)表機器學(xué)習(xí)相關(guān)論文20余篇。

機器學(xué)習(xí)與第一性原理大綱

第一天課程：理解第一性原理計算的基本理論框架，包括薛定諤方程、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程等核心概念。掌握機器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，了解當(dāng)前領(lǐng)域內(nèi)的前沿成果與挑戰(zhàn)。

第一天上午

理論內(nèi)容

介紹量子力學(xué)在材料科學(xué)中的應(yīng)用及其重要性。

第一性原理計算的基本概念：從量子力學(xué)到材料性質(zhì)的預(yù)測。

機器學(xué)習(xí)的興起及其在科學(xué)研究中的應(yīng)用。

機器學(xué)習(xí)在材料設(shè)計、性質(zhì)預(yù)測和高通量計算中的應(yīng)用案例。

當(dāng)前機器學(xué)習(xí)技術(shù)在第一性原理領(lǐng)域的突破與挑戰(zhàn)。

未來發(fā)展趨勢：從數(shù)據(jù)驅(qū)動到智能設(shè)計。

典型案例分析：如催化劑設(shè)計、二維材料的高通量篩選等。

實操內(nèi)容

Python環(huán)境搭建：Anaconda的安裝與使用。

Jupyter Notebook的使用：代碼編寫、運行與調(diào)試的基本操作。

安裝常用機器學(xué)習(xí)庫：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等。

深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch）的安裝與環(huán)境配置。

安裝第一性原理軟件

第一天下午

實操內(nèi)容

Python的基本語法：縮進、注釋、變量命名規(guī)則。

數(shù)據(jù)類型詳解：整數(shù)、浮點數(shù)、字符串、布爾值。

序列類型：列表、元組、集合的操作與區(qū)別。

映射類型：字典的創(chuàng)建、訪問與修改。

條件語句：if-elif-else的使用場景與邏輯判斷。

循環(huán)語句：for循環(huán)與while循環(huán)的語法與應(yīng)用。

循環(huán)控制：break、continue、pass語句的作用與使用場景。

自定義函數(shù)：函數(shù)的定義、參數(shù)傳遞、返回值。

模塊的導(dǎo)入與使用：標(biāo)準(zhǔn)庫與第三方庫的調(diào)用。

類與對象的基本概念：封裝、繼承、多態(tài)。

類的定義與實例化：屬性與方法的使用。

面向?qū)ο蟮脑O(shè)計思想：如何通過類組織代碼結(jié)構(gòu)。

NumPy數(shù)組的創(chuàng)建與操作：數(shù)組的形狀、索引、切片。

數(shù)學(xué)運算：矩陣運算、統(tǒng)計函數(shù)、隨機數(shù)生成。

示例應(yīng)用：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、矩陣變換等。

Pandas：數(shù)據(jù)分析利器

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series與DataFrame的創(chuàng)建與操作。

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)清洗、篩選、分組、聚合。

數(shù)據(jù)讀寫：CSV、Excel文件的讀取與保存。

示例應(yīng)用：材料數(shù)據(jù)的預(yù)處理與分析。

Matplotlib：數(shù)據(jù)可視化

基本繪圖：折線圖、柱狀圖、散點圖的繪制。

第二天課程：熟練掌握第一性原理軟件的使用方法，包括輸入文件編寫、任務(wù)提交、結(jié)果分析等。學(xué)會使用Python及其科學(xué)計算庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib）進行數(shù)據(jù)分析與處理。掌握機器學(xué)習(xí)庫（如Scikit-Learn、PyTorch）的基本使用方法，能夠搭建并訓(xùn)練簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

第二天上午

理論內(nèi)容

講解第一性原理計算：薛定諤方程、波函數(shù)與電子狀態(tài)、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程、交換-相關(guān)泛函、晶格的周期性、平面波與平面波基組、

介紹VASP軟件的基本操作和輸入文件編寫方法。

詳細指導(dǎo)如何編寫VASP的輸入文件，包括INCAR、KPOINTS、POSCAR等。

演示如何提交VASP計算任務(wù)：命令行提交、作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)提交、OSZICAR、OUTCAR

第二天下午

實操內(nèi)容

使用Python實現(xiàn)批量計算任務(wù)的生成與提交。

高效計算流程：并行計算、分布式計算的優(yōu)化。

結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果分析：能量、晶格參數(shù)、原子位置的收斂性。

電子結(jié)構(gòu)、力學(xué)性質(zhì)、熱學(xué)性質(zhì)的計算與分析。

使用Matplotlib繪制能帶圖、態(tài)密度圖等。

實戰(zhàn)1：二氧化碳還原反應(yīng)（CO?RR）的催化劑設(shè)計、選擇與催化劑性能相關(guān)的特征（如電子結(jié)構(gòu)、表面性質(zhì)等）、使用Scikit-Learn搭建線性回歸、決策樹等模型。通過交叉驗證評估模型的預(yù)測性能。用機器學(xué)習(xí)預(yù)測二氧化碳還原催化劑的少特征模型

實戰(zhàn)2：氧還原反應(yīng)（ORR）和氧進化反應(yīng)（OER）在能源存儲中的重要性。從第一性原理計算結(jié)果中提取材料的電子性質(zhì)和催化活性指標(biāo)。基于物理直覺和機器學(xué)習(xí)算法選擇關(guān)鍵特征。DFT和機器學(xué)習(xí)方法加速具有高ORR和OER催化活性的DMSCs的發(fā)現(xiàn)

第三天課程：學(xué)習(xí)高通量計算策略，掌握自動化腳本編寫技巧，能夠高效處理大規(guī)模計算任務(wù)。理解機器學(xué)習(xí)在材料性質(zhì)預(yù)測中的應(yīng)用，掌握特征工程、模型訓(xùn)練與驗證的基本流程。

第三天上午

實操內(nèi)容

pymatgen的功能與應(yīng)用場景：從材料結(jié)構(gòu)到計算文件的生成。

材料項目（Materials Project）數(shù)據(jù)庫的訪問與數(shù)據(jù)提取。

使用pymatgen獲取晶體結(jié)構(gòu)：通過材料ID或化學(xué)式查詢。

批量下載結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：自動化腳本編寫與數(shù)據(jù)管理。

批量生成計算文件：POSCAR、INCAR等。

自動化生成VASP輸入文件。

編寫Python腳本，從Materials Project下載一組材料的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

分析下載數(shù)據(jù)的格式與內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息（如晶格參數(shù)、原子位置等）。

使用pymatgen的API查詢Materials Project數(shù)據(jù)庫。

篩選特定條件下的材料數(shù)據(jù)：如元素組成、晶體結(jié)構(gòu)類型等。

第三天下午

理論內(nèi)容

介紹晶體結(jié)構(gòu)與電子結(jié)構(gòu)特點

晶體結(jié)構(gòu)的基本概念：布拉維格子、空間群、對稱性。

電子結(jié)構(gòu)計算：能帶計算流程、能帶圖的解讀。

態(tài)密度分析：電子態(tài)密度的物理意義與計算方法。

電荷密度分析：電荷分布與材料性質(zhì)的關(guān)系。

材料計算的特征工程

特征類型：空間特征（晶格參數(shù)、原子間距等）、拓撲特征（拓撲絕緣體的特征）、化學(xué)特征（元素組成、鍵合類型等）、物理特征（電子結(jié)構(gòu)、力學(xué)性質(zhì)等）。

統(tǒng)計特征與信息熵：如何從數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計信息。

領(lǐng)域特定特征的構(gòu)建與優(yōu)化：結(jié)合物理直覺與機器學(xué)習(xí)方法。

特征工程在材料計算中的重要性。

當(dāng)前研究熱點：如何通過特征工程提高機器學(xué)習(xí)模型的性能。

實操內(nèi)容

實戰(zhàn)3：VASP計算TiO2的電子能帶結(jié)構(gòu)和密度態(tài)、電荷密度、功函數(shù)

實戰(zhàn)4：VASP和機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)二維材料的高通量計算

第四天課程：掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型的基本原理及其在材料科學(xué)中的應(yīng)用。學(xué)會使用機器學(xué)習(xí)力場（如ML-FFs）結(jié)合分子動力學(xué)軟件（如LAMMPS）進行復(fù)雜體系的模擬與分析。

第四天上午

理論內(nèi)容

神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)與功能。

常見激活函數(shù)：ReLU、Sigmoid、Tanh等。

前向傳播與反向傳播的基本原理。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計：全連接層、卷積層、循環(huán)層。

CNN在圖像識別中的應(yīng)用。

RNN在序列數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢。

GNN在材料科學(xué)中的應(yīng)用：圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理。

實操內(nèi)容

PyTorch的基本功能與模塊化設(shè)計。

構(gòu)建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

實戰(zhàn)5：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鈉離子電池正極材料人工智能驅(qū)動設(shè)計

第四天下午

理論內(nèi)容

講解分子動力學(xué)模擬的基本原理

分子動力學(xué)的基本概念：牛頓運動方程的數(shù)值求解。

溫度、壓力與化學(xué)勢的定義與計算：熱力學(xué)量的統(tǒng)計計算方法。

微觀狀態(tài)與系綜選擇：NVT、NPT、NVE等系綜的區(qū)別與應(yīng)用場景。

時間步長與模擬精度的平衡：選擇合適的模擬參數(shù)。

實操內(nèi)容

實戰(zhàn)6：如何通過機器學(xué)習(xí)力場提高分子動力學(xué)模擬的效率、力場的構(gòu)建與訓(xùn)練：從第一性原理數(shù)據(jù)中訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)力場模型、VASP-MD及機器學(xué)習(xí)力場計算：力場的構(gòu)建與訓(xùn)練

實戰(zhàn)7：AIMD在復(fù)雜體系中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)、從頭算分子動力學(xué)模擬AIMD后處理分析-軌跡分析：徑向分布函數(shù)、擴散系數(shù)等。

第五天課程：通過實戰(zhàn)案例，如催化劑設(shè)計、二維材料高通量計算等，鞏固所學(xué)知識，提升解決實際問題的能力。學(xué)會使用開源工具（如pymatgen、matminer）獲取材料數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)模型。

完成本課程后，學(xué)員將具備獨立開展第一性原理與機器學(xué)習(xí)交叉研究的能力，能夠運用所學(xué)知識解決材料科學(xué)中的實際問題，并為未來的研究工作奠定堅實的基礎(chǔ)。

第五天上午

理論內(nèi)容

LAMMPS輸入文件的編寫及任務(wù)提交

指導(dǎo)如何編寫LAMMPS的輸入腳本，并提交計算任務(wù)。

in文件基本語法：結(jié)合實例，講解in文件常用命令

LAMMPS在材料科學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。

當(dāng)前研究熱點：機器學(xué)習(xí)力場與LAMMPS的結(jié)合。

實操內(nèi)容

實戰(zhàn)8：如何通過機器學(xué)習(xí)勢實現(xiàn)VASP與LAMMPS的無縫對接;PyXtal_FF的安裝與配置：環(huán)境搭建與依賴安裝;從VASP數(shù)據(jù)中訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)勢，并在LAMMPS中應(yīng)用;通過LAMMPS模擬驗證機器學(xué)習(xí)勢的準(zhǔn)確性。

第五天下午

實操內(nèi)容

通過案例展示LAMMPS在模擬材料力學(xué)性能方面的應(yīng)用-力學(xué)性能模擬：應(yīng)力-應(yīng)變曲線的計算：模擬材料的拉伸、壓縮過程。彈性模量的計算：通過線性擬合應(yīng)力-應(yīng)變曲線得到彈性模量。斷裂強度的模擬：分析材料在高應(yīng)力下的斷裂行為。

實戰(zhàn)9：從第一性原理計算（如VASP）中提取數(shù)據(jù)：能量、力、應(yīng)力等;數(shù)據(jù)清洗、歸一化、劃分訓(xùn)練集與測試集;使用機器學(xué)習(xí)框架（如Scikit-Learn、PyTorch）訓(xùn)練原子勢模型;調(diào)整模型結(jié)構(gòu)與超參數(shù)，提高模型的擬合能力和泛化能力;將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)入LAMMPS，進行分子動力學(xué)模擬;比較模擬結(jié)果與第一性原理計算結(jié)果。

實戰(zhàn)10：傅里葉定律與熱擴散方程。分子動力學(xué)中的熱導(dǎo)率計算：Green-Kubo公式與非平衡分子動力學(xué)方法;使用機器學(xué)習(xí)勢（如MLIP）進行大規(guī)模分子動力學(xué)模擬;計算材料的熱導(dǎo)率：通過模擬結(jié)果計算熱流密度與溫度梯度;編寫LAMMPS輸入腳本，使用機器學(xué)習(xí)勢進行熱導(dǎo)率計算。分析模擬結(jié)果，討論材料的熱導(dǎo)率與其微觀結(jié)構(gòu)的關(guān)系。

案例圖片：

機器學(xué)習(xí)與第一性原理老師

主講老師來自國內(nèi)高校，擁有扎實的理論知識和豐富的研究經(jīng)驗，參與多項國家自然科學(xué)基金面上項目。熟悉深度學(xué)習(xí)方法和第一性原理計算及相關(guān)軟件的使用，具有豐富的編程經(jīng)驗，有深入的研究和優(yōu)秀的成果。并在多個權(quán)威期刊上發(fā)表，至今他已經(jīng)發(fā)表了40余篇SCI檢索論文。授課方式深入淺出，能夠?qū)?fù)雜的理論知識和計算方法講解得清晰易懂，受到學(xué)員們的一致認可和高度評價！

深度學(xué)習(xí)與有限元仿真分析應(yīng)用大綱

Day 1：深度學(xué)習(xí)算法理論與實踐的概述

1-Python安裝與環(huán)境配置方法

本篇為《數(shù)據(jù)技術(shù)Python基礎(chǔ)入門》課程教學(xué)課件，主要介紹Python的安裝與環(huán)境配置方法。Python作為一門通用型的編程語言，可以通過很多方法完成安裝，同時，也可根據(jù)實際需求搭建不同類型的開發(fā)環(huán)境。由于本次課程是圍繞Python數(shù)據(jù)技術(shù)展開的Python基礎(chǔ)內(nèi)容講解，而在實際的數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)建模、甚至是算法工程的工作當(dāng)中，Jupyter開發(fā)環(huán)境都是最通用的開發(fā)環(huán)境，同時，由于Jupyter本身也是Notebook形式的編程環(huán)境，非常適合初學(xué)者上手使用。因此，本次課程將主要采用JupyterNotebook/Jupyter Lab來進行教學(xué)。

2-張量（Tensor）的創(chuàng)建和常用方法

張量是深度學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)和核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是對標(biāo)量（0階張量）、向量（1階張量）和矩陣（2階張量）的高維推廣，能夠有效地表示和處理多維數(shù)據(jù)。在深度學(xué)習(xí)中，張量不僅用于存儲和批量處理輸入數(shù)據(jù)（如圖像、視頻、語音等多維信號），還用于表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、激活值和梯度等參數(shù)，并支持在GPU等硬件上進行高效的并行計算。通過張量運算（如張量加法、乘法、轉(zhuǎn)置、卷積等），深度學(xué)習(xí)框架能夠自動進行梯度計算和反向傳播，從而實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化。此外，張量的數(shù)學(xué)性質(zhì)和運算規(guī)則為設(shè)計新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換提供了理論基礎(chǔ)，使得深度學(xué)習(xí)能夠處理越來越復(fù)雜的實際問題。

3-Python實現(xiàn)基本優(yōu)化思想與最小二乘法

所謂優(yōu)化思想，指的是利用數(shù)學(xué)工具求解復(fù)雜問題的基本思想，同時也是近現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)算法在實際建模過程中經(jīng)常使用基礎(chǔ)理論在實際建模過程中，我們往往會先給出待解決問題的數(shù)值評估指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)之上構(gòu)建方程、采用數(shù)學(xué)工具、不斷優(yōu)化評估指標(biāo)結(jié)果，以期達到可以達到的最優(yōu)結(jié)果。本節(jié)，我們將先從簡單線性回歸入手，探討如何將機器學(xué)習(xí)建模問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題，然后考慮使用數(shù)學(xué)方法對其進行求解。

4-基于Pytorch的深度學(xué)習(xí)入門

一個好的深度學(xué)習(xí)模型，應(yīng)該是預(yù)測結(jié)果優(yōu)秀、計算速度超快、并且能夠服務(wù)于業(yè)務(wù)（即實際生產(chǎn)環(huán)境）的。巧合的是，PyTorch框架正是基于這樣目標(biāo)建立的。一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)果如何才能優(yōu)秀呢？如果在機器學(xué)習(xí)中，我們是通過模型選擇、調(diào)整參數(shù)、特征工程等事項來提升算法的效果，那在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們能夠做的其實只有兩件事：1）加大數(shù)據(jù)規(guī)模2）調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，也就是調(diào)整網(wǎng)絡(luò)上的神經(jīng)元個數(shù)、網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、信息在網(wǎng)絡(luò)之間傳遞的方式。對于第一點，PyTorch的優(yōu)勢是毫無疑問的。PyTorch由Facebook AI研究實驗室研發(fā)。在2019年，F(xiàn)B每天都需要支持400萬億次深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測，并且這個數(shù)據(jù)還在持續(xù)上漲，因此PyTorch天生被設(shè)計成非常適合進行巨量數(shù)據(jù)運算，并且可以支持分布式計算、還可以無縫銜接到NVIDIA的GPU上來運行。除此之外，PyTorch的運行方式有意被設(shè)計成更快速、更穩(wěn)定的方式，這使得它運行效率非常高、速度很快，這一點你在使用PyTorch進行編程的時候就能夠感受到。為高速運行巨量數(shù)據(jù)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而生，PyTorch即保證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果優(yōu)秀，又權(quán)衡了計算速度。

5-單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理很多時候都比經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法簡單。了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以從線性回歸算法開始。我們通過PyTorch基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Tensor和基本庫Autograd，在給autograd舉例，對線性回歸進行簡單的說明和講解。

6-深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多關(guān)鍵點上其實有所區(qū)別，這種區(qū)別使用代數(shù)表示形式會更容易顯示。比如，單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（線性回歸、邏輯回歸）中直線的表現(xiàn)形式都是，且是結(jié)構(gòu)為列向量，但在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著“層”和神經(jīng)元個數(shù)的增加，只有輸入層與第一個隱藏層之間是特征與的關(guān)系，隱藏層與隱藏層、隱藏層與輸出層之間都是與的關(guān)系。并且，即便是在輸入層與第一個隱藏層之間，單個特征所對應(yīng)的不再是列向量，而是結(jié)構(gòu)為(上層特征神經(jīng)元個數(shù)，下層特征神經(jīng)元個數(shù))的矩陣。并且，每兩層神經(jīng)元之間，都會存在一個權(quán)重矩陣，權(quán)重將無法直接追蹤到特征x上，這也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法被解釋的一個關(guān)鍵原因。

7-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)

損失函數(shù)（Loss Function）是衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測輸出與實際目標(biāo)值之間差異的度量標(biāo)準(zhǔn)，它在訓(xùn)練過程中扮演著"指南針"的角色。通過最小化損失函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠不斷調(diào)整其內(nèi)部參數(shù)（權(quán)重和偏置），從而提高預(yù)測準(zhǔn)確性。常見的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE，用于回歸問題）、交叉熵損失（Cross-Entropy Loss，用于分類問題）、平均絕對誤差（MAE）等。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播算法計算損失函數(shù)對各個參數(shù)的梯度，并利用梯度下降等優(yōu)化算法來更新參數(shù)，最終使損失函數(shù)達到最小值，從而得到一個性能良好的模型。選擇合適的損失函數(shù)對模型的訓(xùn)練效果至關(guān)重要，需要根據(jù)具體的任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特征來確定。

8-基于Pythorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

我們將以分類深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，為大家展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程。在介紹PyTorch的基本工具AutoGrad庫時，我們系統(tǒng)地介紹過數(shù)學(xué)中的優(yōu)化問題和優(yōu)化思想，我們介紹了最小二乘法以及梯度下降法這兩個入門級優(yōu)化算法的具體操作，并使用AutoGrad庫實現(xiàn)了他們。在本節(jié)課中，我們將從梯度下降法向外拓展，介紹更常用的優(yōu)化算法，實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和迭代。在本節(jié)課結(jié)束的時候，你將能夠完整地實現(xiàn)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的全流程。

Day 2：基于多尺度仿真與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合材料本構(gòu)重構(gòu)技術(shù)( 文獻理論+代碼實操講解)

1. 多尺度技術(shù)背景及概念

1.1 多尺度技術(shù)發(fā)展

從20世紀(jì)末開始的計算機模擬技術(shù)快速發(fā)展，到當(dāng)今跨尺度協(xié)同仿真方法的突破。介紹多尺度技術(shù)在材料科學(xué)、工程力學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展歷程，重點闡述計算能力提升帶來的模擬技術(shù)革新，以及不同尺度模擬方法的融合過程。包括早期的單尺度模擬局限性，到現(xiàn)代多尺度協(xié)同仿真的重大突破，展示這一技術(shù)在材料設(shè)計和性能預(yù)測中的重要作用。

1.2 多尺度技術(shù)種類

詳細介紹三類主要的多尺度模擬方法：串行多尺度法、并行多尺度法和并串行混合多尺度法。解析每種方法的特點、適用范圍和局限性。串行方法側(cè)重于不同尺度間的信息傳遞，并行方法強調(diào)不同尺度的同步計算，而混合方法則綜合了兩者優(yōu)勢。通過實際案例說明各類方法在不同應(yīng)用場景中的選擇依據(jù)。

1.3 多尺度技術(shù)實施方法

深入探討多尺度仿真的具體實施策略，包括尺度銜接技術(shù)、信息傳遞機制和邊界條件處理方法。重點講解均勻化理論在多尺度分析中的應(yīng)用，以及如何處理不同尺度之間的計算精度平衡問題。通過具體的工程實例，展示多尺度技術(shù)在復(fù)雜材料系統(tǒng)分析中的實施流程。

2. ABAQUS與Python二次開發(fā)

2.1 ABAQUS腳本概述

介紹ABAQUS二次開發(fā)的基礎(chǔ)框架，包括Python腳本接口、CAE環(huán)境開發(fā)和用戶子程序開發(fā)三大模塊。詳細說明ABAQUS的對象模型結(jié)構(gòu)，以及如何通過Python腳本實現(xiàn)模型的參數(shù)化建模、提交計算和后處理分析。重點闡述腳本開發(fā)相比GUI操作的優(yōu)勢。

2.2 Python語言介紹

系統(tǒng)講解用于ABAQUS開發(fā)的Python核心語法，包括數(shù)據(jù)類型、控制流程、函數(shù)定義、類和對象等。特別強調(diào)在ABAQUS環(huán)境下常用的Python模塊，如numpy用于數(shù)值計算，os和sys用于系統(tǒng)操作，以及ABAQUS特有的Python模塊如abaqus、abaqusConstants等。

2.3 ABAQUS腳本編寫

通過實例展示ABAQUS腳本的編寫方法，包括幾何建模、網(wǎng)格劃分、材料定義、邊界條件設(shè)置、求解控制等關(guān)鍵步驟。介紹腳本調(diào)試技巧，錯誤處理方法，以及如何優(yōu)化腳本執(zhí)行效率。重點講解參數(shù)化建模的實現(xiàn)方法。

2.4 含骨料/纖維RVE模型二次開發(fā)

詳細介紹代表性體積元素(RVE)的概念和建模方法，重點講解如何通過Python腳本實現(xiàn)復(fù)雜RVE模型的自動化生成。包括隨機分布算法、界面建模技術(shù)、周期性邊界條件的實現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)。展示完整的RVE建模到計算的自動化流程。

2.5 插件開發(fā)

系統(tǒng)講解ABAQUS插件開發(fā)的完整流程，包括GUI設(shè)計、功能實現(xiàn)、調(diào)試部署等環(huán)節(jié)。介紹插件開發(fā)的框架結(jié)構(gòu)，重點說明如何將已有的Python腳本封裝為用戶友好的圖形界面工具。講解插件的注冊、安裝和分發(fā)方法。

3. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的多尺度FE2方法

3.1 協(xié)同多尺度FE2方法技術(shù)詳解

深入解析FE2方法的理論基礎(chǔ)，包括宏觀-微觀尺度的耦合機制、計算同步策略和信息傳遞方法。重點講解尺度轉(zhuǎn)換的數(shù)學(xué)原理，以及如何在有限元框架下實現(xiàn)多尺度協(xié)同計算。通過典型算例展示FE2方法的實現(xiàn)過程。

3.2 基于UMAT的ABAQUS協(xié)同多尺度方法概述

詳細介紹UMAT用戶子程序在多尺度分析中的應(yīng)用，包括UMAT的基本結(jié)構(gòu)、調(diào)用機制和數(shù)據(jù)交換接口。重點說明如何通過UMAT實現(xiàn)微觀RVE計算結(jié)果向宏觀尺度的傳遞，以及如何處理非線性問題。

3.3 基于UMAT的ABAQUS協(xié)同多尺度仿真實施

通過完整的案例展示多尺度仿真的實施過程，包括模型建立、UMAT編程、計算控制和結(jié)果分析等環(huán)節(jié)。重點講解多尺度計算中的收斂性控制、效率優(yōu)化和結(jié)果驗證方法。提供詳細的實施步驟和注意事項。

3.4 ANN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)介紹

系統(tǒng)介紹應(yīng)用于多尺度分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，包括輸入層設(shè)計、隱藏層配置和輸出層定義。重點講解如何選擇適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計提高計算效率和預(yù)測精度。

3.5 基于ANN的高保真FE2驅(qū)動的先進FE2方法的具體框架

詳細闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與FE2方法的融合框架，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練策略、預(yù)測結(jié)果的應(yīng)用等環(huán)節(jié)。重點介紹如何通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的微觀計算，顯著提高計算效率。展示該方法在實際工程問題中的應(yīng)用效果。

專題2.2：基于深度學(xué)習(xí)的金屬材料力學(xué)性能預(yù)測與結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系建模（文獻理論+代碼實操講解）

在工程材料科學(xué)與先進制造技術(shù)深度融合的背景下，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在材料力學(xué)性能預(yù)測領(lǐng)域顯示出巨大潛力。本專題將系統(tǒng)介紹如何利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建高效準(zhǔn)確的微觀結(jié)構(gòu)-力學(xué)性能預(yù)測系統(tǒng)，通過理論與實踐相結(jié)合的方式，幫助學(xué)員掌握從數(shù)據(jù)處理到模型部署的完整技術(shù)鏈條。本專題內(nèi)容體系完整，由淺入深，兼顧理論基礎(chǔ)與工程實踐。通過專題培訓(xùn)，學(xué)員將系統(tǒng)掌握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料力學(xué)性能預(yù)測中的前沿應(yīng)用方法，并能夠獨立構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的材料性能預(yù)測系統(tǒng)。每個模塊都配備詳實的代碼示例與實操講解，確保學(xué)員能夠?qū)⒗碚撝R轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用能力。

1. 深度學(xué)習(xí)與材料科學(xué)的交叉應(yīng)用

1.1 材料科學(xué)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法概述

詳細介紹材料科學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的發(fā)展歷程，從傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷浆F(xiàn)代機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。重點闡述計算能力提升和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展對材料性能預(yù)測方法的革新，以及不同機器學(xué)習(xí)方法在材料科學(xué)中的應(yīng)用優(yōu)勢。包括數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在材料設(shè)計、性能預(yù)測和工藝優(yōu)化中的作用，展示這一技術(shù)在現(xiàn)代制造工程中不斷擴大的應(yīng)用場景。

1.2 結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系的深度學(xué)習(xí)建模

系統(tǒng)講解利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立材料微觀結(jié)構(gòu)與宏觀性能之間關(guān)系的基本原理。包括模型設(shè)計思路、特征提取方法和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)選擇等核心問題。重點分析傳統(tǒng)有限元模擬與深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢互補性，以及如何設(shè)計高效的深度學(xué)習(xí)模型來替代或輔助計算密集型的有限元分析。通過實際案例說明深度學(xué)習(xí)在材料結(jié)構(gòu)-性能預(yù)測中的獨特價值。

2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與材料性能預(yù)測

2.1 CNN基本原理與材料科學(xué)應(yīng)用

系統(tǒng)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念和基礎(chǔ)理論，包括卷積運算、池化操作、激活函數(shù)等基本組件。深入解析CNN相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理領(lǐng)域的優(yōu)勢，尤其是局部感受野、權(quán)重共享和多層次特征提取能力。通過直觀的圖示和數(shù)學(xué)原理，幫助學(xué)員全面理解CNN在材料科學(xué)中的應(yīng)用機制。

2.2 微觀結(jié)構(gòu)圖像的CNN特征提取

詳細講解如何設(shè)計適合材料微觀結(jié)構(gòu)特性的CNN模型，以及如何通過合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略提高特征提取效率。重點分析不同類型的卷積層、激活函數(shù)和池化方法對材料特征提取的影響。通過完整的代碼實例，展示從數(shù)據(jù)加載到模型訓(xùn)練的全流程實現(xiàn)。

2.3 基于CNN的多相材料力學(xué)性能預(yù)測

系統(tǒng)介紹基于CNN的力學(xué)性能預(yù)測方法，包括單一性能預(yù)測和多性能聯(lián)合預(yù)測模型。重點講解如何處理多相材料中的復(fù)雜相互作用，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計捕捉相組成、相形態(tài)和相界面對力學(xué)性能的影響。通過實際案例，展示CNN模型在不同材料系統(tǒng)中的預(yù)測性能和應(yīng)用局限性。

3. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化與實現(xiàn)

3.1 模型架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化

系統(tǒng)講解針對材料科學(xué)問題的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)設(shè)計，包括網(wǎng)絡(luò)深度、寬度選擇和特殊層結(jié)構(gòu)的設(shè)計原則。重點分析不同架構(gòu)對預(yù)測精度和計算效率的影響，以及如何針對特定材料系統(tǒng)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過對比實驗展示模型架構(gòu)優(yōu)化的效果和方法論。

3.2 多管道Siamese網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計

詳細介紹Siamese網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在材料科學(xué)中的應(yīng)用，特別是處理多源輸入數(shù)據(jù)（如相分布和晶體取向）的方法。重點講解如何設(shè)計多管道并行處理結(jié)構(gòu)，以及不同特征提取路徑的融合策略。通過實際案例展示Siamese結(jié)構(gòu)相比傳統(tǒng)序列網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢和實現(xiàn)技巧。

3.3 損失函數(shù)設(shè)計與訓(xùn)練策略

深入探討適合材料性能預(yù)測的損失函數(shù)設(shè)計，包括均方誤差、平均絕對百分比誤差等損失函數(shù)的特點及適用場景。重點分析訓(xùn)練過程控制、學(xué)習(xí)率調(diào)整、批量大小選擇等關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化方法。通過代碼實例演示完整的訓(xùn)練過程和模型評估方法。

4. 具體實施與代碼實例（案例演示）

4.1 基于TensorFlow的多相金屬材料強度預(yù)測實現(xiàn)

通過完整的TensorFlow代碼示例，系統(tǒng)展示多相金屬材料強度預(yù)測的全流程實現(xiàn)。包括數(shù)據(jù)加載、模型構(gòu)建、訓(xùn)練過程控制和結(jié)果分析等環(huán)節(jié)。重點講解核心代碼片段的功能和參數(shù)設(shè)置，以及如何根據(jù)具體問題調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略。

4.2 CPFE-DNN集成預(yù)測增材制造不銹鋼性能

詳細介紹CPFE-DNN集成方法在增材制造不銹鋼性能預(yù)測中的應(yīng)用。通過實際案例展示從微觀結(jié)構(gòu)表征、CPFE模擬到DNN訓(xùn)練和驗證的完整過程。重點分析不同馬氏體含量對屈服強度的影響，以及DNN模型在預(yù)測新組分材料性能中的泛化能力。

Day 3：NN-EUCLID無應(yīng)力數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)超彈性材料本構(gòu)建模( 文獻理論+代碼實操講解)

1. 超彈性材料力學(xué)行為分析

1.1 Hyperelastic材料力學(xué)行為

詳細介紹超彈性材料的本構(gòu)特性，包括大變形非線性、應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系的路徑獨立性、能量守恒特性等核心概念。重點講解各類超彈性本構(gòu)模型（如Neo-Hookean模型、Mooney-Rivlin模型、Yeoh模型等）的理論基礎(chǔ)、適用范圍和局限性。通過實際工程案例，展示不同本構(gòu)模型在描述材料行為時的特點和選擇依據(jù)。

1.2 Hyperelastic材料仿真分析（案例）

通過具體的工程案例，系統(tǒng)展示超彈性材料的有限元分析流程。包括材料參數(shù)的確定方法、本構(gòu)模型的選擇策略、幾何非線性和接觸非線性的處理技術(shù)等。重點介紹ABAQUS中內(nèi)置的超彈性材料模型的使用方法，以及如何通過實驗數(shù)據(jù)擬合確定材料參數(shù)。展示典型結(jié)構(gòu)（如減震器、密封圈等）的分析過程和結(jié)果驗證方法。

2. 輸入凸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ICNN）

2.1 ICNN技術(shù)介紹

深入講解輸入凸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和特點，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、權(quán)重約束方法、激活函數(shù)選擇等關(guān)鍵技術(shù)。重點闡述ICNN在保證預(yù)測結(jié)果凸性方面的優(yōu)勢，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計實現(xiàn)熱力學(xué)一致性的保證。詳細介紹ICNN與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別，及其在材料本構(gòu)建模中的獨特優(yōu)勢。

2.2 ICNN技術(shù)具體實施及講解（案例）

通過完整的案例展示ICNN在超彈性材料建模中的應(yīng)用。包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的具體實現(xiàn)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練過程的控制和優(yōu)化等環(huán)節(jié)。重點講解如何通過PyTorch實現(xiàn)ICNN，如何設(shè)置合適的損失函數(shù)，以及如何評估模型性能。提供詳細的代碼實現(xiàn)和調(diào)試技巧。

3. 無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)超彈性本構(gòu)定律

3.1 問題設(shè)定

系統(tǒng)闡述基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的超彈性本構(gòu)建模框架，包括問題的數(shù)學(xué)描述、物理約束條件的表達、目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建等。重點說明如何將材料本構(gòu)建模問題轉(zhuǎn)化為適合深度學(xué)習(xí)的形式，以及如何在模型中嵌入物理定律約束。

3.2 從逐點數(shù)據(jù)近似位移場

詳細介紹如何利用深度學(xué)習(xí)方法從離散的實驗數(shù)據(jù)中重建連續(xù)的位移場。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、插值算法選擇等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。重點講解如何保證重建位移場的物理合理性，以及如何處理邊界條件和連續(xù)性約束。

3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本構(gòu)模型

深入探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料本構(gòu)建模中的應(yīng)用方法，包括網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計、變形梯度到應(yīng)力的映射關(guān)系建立、能量函數(shù)的構(gòu)造等。重點闡述如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計保證預(yù)測結(jié)果滿足材料本構(gòu)關(guān)系的基本要求，如客觀性、各向同性等。

3.4 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的本構(gòu)模型

系統(tǒng)介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)在本構(gòu)建模中的實現(xiàn)方法，包括自編碼器的應(yīng)用、潛在空間的構(gòu)建、物理約束的實現(xiàn)等。重點講解如何在缺乏直接應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)的情況下，通過位移場信息實現(xiàn)材料本構(gòu)關(guān)系的重建。

4. 數(shù)值基準(zhǔn)

4.1 數(shù)據(jù)生成

詳細介紹用于模型訓(xùn)練和驗證的數(shù)據(jù)生成方法，包括有限元模擬數(shù)據(jù)的生成、實驗數(shù)據(jù)的采集和處理、數(shù)據(jù)增強技術(shù)等。重點說明如何設(shè)計合理的加載路徑，以保證數(shù)據(jù)的代表性和完備性。展示數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和預(yù)處理的具體方法。

4.2 數(shù)據(jù)模型精度、泛化和FEM部署

系統(tǒng)講解模型評估和應(yīng)用的完整流程，包括預(yù)測精度的量化評估、模型泛化能力的測試、有限元實現(xiàn)方法等。

Day 4：基于物理約束人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)材料本構(gòu)的重構(gòu)（文獻理論+代碼實操講解）

1. 物理約束相關(guān)理論

1.1 變形映射

詳細介紹連續(xù)介質(zhì)變形的數(shù)學(xué)描述，包括參考構(gòu)型和當(dāng)前構(gòu)型的概念，物質(zhì)點的運動描述方法，以及歐拉描述和拉格朗日描述的區(qū)別和聯(lián)系。重點闡述變形映射在描述材料大變形行為中的核心作用，以及如何通過變形映射建立參考構(gòu)型和當(dāng)前構(gòu)型之間的關(guān)系。

1.2 變形梯度

系統(tǒng)講解變形梯度張量的定義、物理意義和數(shù)學(xué)性質(zhì)。包括變形梯度的極分解、旋轉(zhuǎn)張量和伸長張量的物理含義，以及變形梯度在描述局部變形中的應(yīng)用。重點分析變形梯度與位移場的關(guān)系，以及在非線性力學(xué)分析中的重要作用。

1.3 Cauchy-Green變形張量

深入探討右Cauchy-Green變形張量和左Cauchy-Green變形張量的定義、性質(zhì)和應(yīng)用。重點介紹這些張量在描述材料變形狀態(tài)中的優(yōu)勢，以及與應(yīng)變測度的關(guān)系。講解如何利用這些張量構(gòu)建材料本構(gòu)模型。

1.4 各向同性(Isotropy)特性及其不變量

詳細講解材料各向同性的物理含義，以及如何通過張量不變量來描述各向同性材料的力學(xué)行為。重點分析變形張量的主不變量和混合不變量的物理意義，以及在構(gòu)建材料本構(gòu)模型中的應(yīng)用。

1.5 近似不可壓縮性

系統(tǒng)介紹近似不可壓縮材料的力學(xué)特性，包括體積約束的數(shù)學(xué)表達、應(yīng)力分解方法和數(shù)值處理技術(shù)。重點講解如何在有限元分析中處理近似不可壓縮約束，以及混合元的基本原理。

1.6 完全不可壓縮性和橫向各向同性

深入探討完全不可壓縮材料的特殊處理方法，以及橫向各向同性材料的本構(gòu)描述。重點分析這類材料在數(shù)值模擬中的挑戰(zhàn)和解決方案，包括拉格朗日乘子法和增廣拉格朗日法的應(yīng)用。

1.7 基本概念及熱力學(xué)一致性

詳細闡述材料本構(gòu)模型需要滿足的熱力學(xué)基本原理，包括能量守恒、熵增原理等。重點講解如何通過熱力學(xué)框架保證本構(gòu)模型的物理合理性，以及能量函數(shù)構(gòu)造的基本原則。

1.8 材料客觀性和坐標(biāo)系無關(guān)性

系統(tǒng)介紹材料客觀性原理及其數(shù)學(xué)表達，包括客觀應(yīng)力率的定義和應(yīng)用。重點分析如何保證本構(gòu)方程的坐標(biāo)系無關(guān)性，以及在大變形分析中的具體實現(xiàn)方法。

1.9 材料對稱性和各向同性

深入講解材料對稱性的數(shù)學(xué)描述，以及各向同性材料的本構(gòu)表達。重點分析材料對稱群的概念，以及如何通過表示定理構(gòu)建符合對稱性要求的本構(gòu)方程。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中物理信息概述

2.1 物理合理性限制

系統(tǒng)介紹如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入物理約束，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、損失函數(shù)構(gòu)造和訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面。重點講解如何保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果滿足基本的物理定律，如能量守恒、熱力學(xué)一致性等。

2.2 物理意義深入解釋與工程應(yīng)用

詳細分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各個組件的物理含義，以及如何將物理知識轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的指導(dǎo)原則。重點探討物理信息指導(dǎo)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程實踐中的應(yīng)用價值和實施方法。

3. 物理約束在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用與實現(xiàn)

3.1 純數(shù)據(jù)驅(qū)動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建（案例）

通過具體案例展示純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的實現(xiàn)過程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、訓(xùn)練過程和結(jié)果驗證等環(huán)節(jié)。重點分析該方法的優(yōu)勢和局限性，以及如何通過數(shù)據(jù)增強提高模型性能。

3.2 能量驅(qū)動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建（案例）

詳細介紹基于能量方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過程，包括能量函數(shù)的設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇和訓(xùn)練策略的制定。重點講解如何確保模型滿足能量守恒原理，以及在非線性問題中的應(yīng)用。

3.3 基于PDE的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建（案例）

系統(tǒng)展示如何將偏微分方程約束引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括方程離散化方法、損失函數(shù)構(gòu)造和求解策略。重點分析Physics-Informed Neural Networks (PINNs)的實現(xiàn)原理和應(yīng)用技巧。

4. 基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與仿真技術(shù)融合

4.1 UANISOHYPER_INV人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本構(gòu)子程序

詳細講解如何開發(fā)和實現(xiàn)UANISOHYPER_INV用戶子程序，包括子程序框架設(shè)計、數(shù)據(jù)交換接口定義和計算流程控制等。重點介紹如何將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入到有限元分析中。

4.2 基于物理信息的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與仿真技術(shù)融合

系統(tǒng)探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)數(shù)值模擬方法的融合策略，包括模型部署、計算效率優(yōu)化和結(jié)果驗證等方面。重點分析如何在保證計算精度的同時提高仿真效率，以及在實際工程問題中的應(yīng)用方法。

專題4.2：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金屬缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)（代碼實操講解）

在人工智能與工業(yè)質(zhì)量控制深度融合的背景下，計算機視覺技術(shù)在材料缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用正日益廣泛。本專題將系統(tǒng)講解如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)技術(shù)構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的金屬缺陷檢測系統(tǒng)，通過理論與實踐相結(jié)合的方式，幫助學(xué)員掌握從數(shù)據(jù)處理到模型部署的完整技術(shù)鏈條。通過專題培訓(xùn)，學(xué)員將系統(tǒng)掌握CNN在金屬缺陷檢測中的前沿應(yīng)用方法，并能夠獨立構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的視覺檢測系統(tǒng)。每個模塊都配備詳實的代碼示例與實操講解，確保學(xué)員能夠?qū)⒗碚撝R轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用能力。

1.1 CNN基本原理與架構(gòu)

系統(tǒng)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念和基礎(chǔ)理論，包括卷積運算、池化操作、激活函數(shù)等基本組件。深入解析CNN相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理領(lǐng)域的優(yōu)勢，尤其是局部感受野、權(quán)重共享和多層次特征提取能力。通過直觀的圖示和數(shù)學(xué)原理，幫助學(xué)員全面理解CNN的工作機制。

1.2 經(jīng)典CNN模型解析

詳細講解在圖像分類和目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有里程碑意義的CNN經(jīng)典模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。重點分析每種模型的創(chuàng)新點、架構(gòu)特點和適用場景。結(jié)合金屬缺陷檢測的特殊需求，探討如何選擇和調(diào)整適合的基礎(chǔ)模型架構(gòu)。

1.3 深度CNN設(shè)計與優(yōu)化

深入探討CNN在金屬缺陷檢測中的優(yōu)化策略，包括網(wǎng)絡(luò)深度與寬度的設(shè)計、殘差連接、注意力機制等先進技術(shù)。重點講解如何針對金屬缺陷的特點設(shè)計專用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)剪枝、量化等方法提高模型的運行效率。通過案例分析，展示不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在金屬缺陷檢測中的性能表現(xiàn)。

2.1 基于分類的缺陷檢測方法

系統(tǒng)介紹基于圖像分類的缺陷檢測技術(shù)，包括整圖分類和滑動窗口分類兩種主要方法。重點講解如何設(shè)計適合金屬缺陷特性的CNN分類模型，以及如何通過合適的損失函數(shù)和評價指標(biāo)指導(dǎo)模型訓(xùn)練。通過完整的代碼實例，展示從數(shù)據(jù)加載到模型訓(xùn)練的全流程實現(xiàn)。

2.2 基于分割的缺陷定位技術(shù)

詳細闡述語義分割在金屬缺陷精確定位中的應(yīng)用，包括FCN、U-Net、DeepLab等主流分割網(wǎng)絡(luò)的原理和實現(xiàn)。重點介紹如何通過分割網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)像素級缺陷定位，以及如何處理金屬缺陷邊界模糊、形狀不規(guī)則等難點問題。通過實際案例，展示缺陷分割模型的訓(xùn)練與評估方法。

2.3 多模型融合與集成學(xué)習(xí)

深入探討如何通過模型融合和集成學(xué)習(xí)提高檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。重點講解Bagging、Boosting、Stacking等集成方法在缺陷檢測中的應(yīng)用，以及如何結(jié)合隨機森林、PCA等傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法與深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建混合檢測系統(tǒng)。通過案例分析，展示融合策略對檢測性能的提升效果。

Day 5：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)算子技術(shù)進行高保真網(wǎng)格物理模擬( 文獻理論+代碼實操講解)

1. 為什么需要圖神經(jīng)

1.1 歐式數(shù)據(jù)

詳細介紹歐式空間數(shù)據(jù)的特點和局限性。包括傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法（如CNN、RNN等）在處理規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢，但在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時的不足。重點分析在工程領(lǐng)域中，為什么規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)無法完全滿足復(fù)雜結(jié)構(gòu)分析的需求，以及歐式數(shù)據(jù)在表達空間關(guān)系時的局限性。

1.2 非歐式數(shù)據(jù)

系統(tǒng)講解非歐式數(shù)據(jù)的概念、特點和在工程中的典型應(yīng)用。重點介紹網(wǎng)格數(shù)據(jù)、點云數(shù)據(jù)、分子結(jié)構(gòu)等非規(guī)則數(shù)據(jù)的表示方法，以及這些數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)框架下難以直接處理的原因。分析非歐式數(shù)據(jù)處理在材料科學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)等領(lǐng)域的重要性。

1.3 圖結(jié)構(gòu)嫁接到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深入探討如何將圖論與深度學(xué)習(xí)結(jié)合，包括圖的數(shù)學(xué)表示、圖中節(jié)點和邊的特征提取、鄰接關(guān)系的表達等。重點講解圖結(jié)構(gòu)在表達空間關(guān)系和拓撲關(guān)系方面的優(yōu)勢，以及如何將物理問題轉(zhuǎn)化為圖學(xué)習(xí)問題。

2. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、架構(gòu)設(shè)計和工作原理。包括圖的表示方法、特征傳播機制、聚合函數(shù)設(shè)計等核心內(nèi)容。重點分析圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非歐式數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢，以及其在復(fù)雜工程問題中的應(yīng)用潛力。討論不同類型的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其特點。

3. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體

系統(tǒng)講解各種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體的設(shè)計思想和特點，包括圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）、圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）、圖自編碼器等。分析不同變體在特定任務(wù)中的優(yōu)勢和局限性，以及如何選擇合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來解決實際問題。

4. 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.1 基于空間域的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

詳細介紹空間域圖卷積的原理和實現(xiàn)方法，包括消息傳遞機制、特征聚合策略和非線性變換等核心操作。重點分析空間域方法在保持局部結(jié)構(gòu)信息方面的優(yōu)勢，以及在工程應(yīng)用中的實現(xiàn)技巧。

4.2 基于注意力實現(xiàn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深入探討注意力機制在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，包括自注意力機制的設(shè)計、多頭注意力的實現(xiàn)以及注意力權(quán)重的學(xué)習(xí)方法。重點講解如何通過注意力機制提高模型對重要特征的感知能力。

4.3 基于自編碼器實現(xiàn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

系統(tǒng)介紹圖自編碼器的設(shè)計原理和架構(gòu)，包括編碼器和解碼器的構(gòu)建、潛在空間的表示學(xué)習(xí)以及重構(gòu)損失的設(shè)計。重點分析如何通過自編碼結(jié)構(gòu)實現(xiàn)圖數(shù)據(jù)的降維和特征提取。

5. 基于3D輪轂結(jié)構(gòu)實現(xiàn)和評估GNN模型

5.1 預(yù)測受外力作用下輪轂的應(yīng)力和位移分布

詳細講解如何將輪轂結(jié)構(gòu)的力學(xué)分析問題轉(zhuǎn)化為圖學(xué)習(xí)任務(wù)，包括網(wǎng)格劃分、邊界條件設(shè)置、載荷施加等關(guān)鍵步驟。重點分析GNN在預(yù)測應(yīng)力場和位移場時的優(yōu)勢。

5.2 涉及的物理量

系統(tǒng)介紹應(yīng)力分析中的關(guān)鍵物理量，包括應(yīng)力張量、應(yīng)變張量、位移場等。重點講解這些物理量在圖網(wǎng)絡(luò)中的表示方法，以及如何確保預(yù)測結(jié)果的物理合理性。

5.3 材料模型

詳細說明輪轂材料的本構(gòu)模型，包括彈性模型、塑性模型等。分析如何將材料特性整合到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中，確保預(yù)測結(jié)果符合材料力學(xué)規(guī)律。

5.4 幾何參數(shù)

深入探討輪轂結(jié)構(gòu)的幾何特征參數(shù)化方法，包括關(guān)鍵尺寸的定義、參數(shù)化建模方法等。重點分析幾何參數(shù)對應(yīng)力分布的影響，以及如何在圖網(wǎng)絡(luò)中表達幾何信息。

6. 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測

6.1 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MeshGrapNet架構(gòu)

系統(tǒng)介紹MeshGrapNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計，包括節(jié)點特征提取、邊特征更新、消息傳遞機制等核心組件。重點分析該架構(gòu)在處理網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和創(chuàng)新點。

6.2 數(shù)據(jù)集特征

詳細說明用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、標(biāo)注等環(huán)節(jié)。重點講解如何確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和代表性，以及數(shù)據(jù)增強技術(shù)的應(yīng)用。

6.3 基于MeshGraphNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的應(yīng)力預(yù)測

深入探討MeshGraphNet在結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測中的具體應(yīng)用，包括模型訓(xùn)練策略、預(yù)測精度評估、結(jié)果可視化等。重點分析該方法相比傳統(tǒng)有限元分析的優(yōu)勢，以及在工程實踐中的應(yīng)用前景。

深度學(xué)習(xí)與有限元仿真分析應(yīng)用老師

主講老師來自國內(nèi)重點985高校！主要研究方向為纖維增強復(fù)合材料、金屬-復(fù)合材料混合材料界面性能、多尺度多置信度預(yù)測模型、結(jié)構(gòu)可靠性分析等！熟練使用 ABAQUS 靜力分析、動態(tài)分析、裂紋擴展分析和多尺度界面分析、Fortran二次開發(fā)等，已發(fā)表數(shù)篇深度學(xué)習(xí)與有限元仿真頂刊！有豐富的算法與有限元仿真結(jié)合經(jīng)驗！已經(jīng)培訓(xùn)學(xué)員500余人！

深度學(xué)習(xí)與PINN應(yīng)用大綱

Day1課程目標(biāo)：初步了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并能夠使用Pytorch框架從頭實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

理論+實操內(nèi)容(上午)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么，常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用(圖像識別、自然語言處理、金融科技、推薦系統(tǒng)、環(huán)境科學(xué)等)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建模塊

講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊，包括神經(jīng)元、層、激活函數(shù)等核心組成部分。

基礎(chǔ)環(huán)境搭建

指導(dǎo)學(xué)員如何搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，包括使用Conda創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境、PyTorch等必要的工具和庫的安裝。

計算及Pytorch框架

講述數(shù)據(jù)如何利用Numpy從文件讀取存儲，到數(shù)據(jù)類型、矩陣變換和tensor的常用計算。

理論+實操內(nèi)容(下午)

數(shù)據(jù)驅(qū)動材料Voigt體模量預(yù)測

講解從頭實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)驅(qū)動回歸Voigt體模量（數(shù)據(jù)處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建，定義損失函數(shù)，模型訓(xùn)練及評估）

數(shù)據(jù)驅(qū)動材料表面缺陷識別

講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動識別材料表面缺陷類別（數(shù)據(jù)處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建，定義損失函數(shù)，模型訓(xùn)練及評估）

Day2課程目標(biāo)：初步認識物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能區(qū)分正問題、逆問題等概念，并初步掌握物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

理論+項目實操(上午)

PINN內(nèi)容概述

介紹物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）基本概念，以及作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新興方法分支的獨特之處。

PINN應(yīng)用領(lǐng)域

重點介紹PINN幾個具體應(yīng)用領(lǐng)域，例如，材料載荷、裂紋擴展、熱流動力學(xué)、流體力學(xué)等(主要圍繞課程內(nèi)容介紹即可)。

PINN方法原理

重點講解PINN解偏微分方程的方法原理，包括正問題和逆問題的具體概念和解決方法。

阻尼振蕩器振子位移動態(tài)估計

講解阻尼振蕩器的背景知識（如阻尼振動的基本方程等）、建立物理模型并使用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化求解動態(tài)位移。

參數(shù)反演摩擦系數(shù)識別

講解如何通過物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在觀測數(shù)據(jù)存在噪聲的情況下識別出阻尼振動方程中的摩擦系數(shù) 。

理論+項目實操(下午)

線性彈性方形域周期性載荷

講解利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方形域內(nèi)周期性載荷作用下材料的線性彈性力學(xué)行為問題。

Physics-Informed Deep Learning and its Application in Computational Solid and Fluid Mechanics

線性單向擴散解析動力學(xué)

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解分子擴散等過程中描述物質(zhì)在一維空間內(nèi)隨時間擴散的經(jīng)典偏微分方程。

Application of neural networks to improve the modelling of cleaning processes

多尺度各向同性擴散場

講解利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效地模擬工程應(yīng)用中非常普遍的二維空間中的物質(zhì)擴散問題。

Application of neural networks to improve the modelling of cleaning processes

Day3課程目標(biāo)：基本掌握物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從頭思考并構(gòu)建常見的多約束損失函數(shù)，掌握物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱傳中的應(yīng)用。

理論+項目實操(上午)

再見PINN之多約束損失架構(gòu)

講解在解決具有復(fù)雜約束的工程問題時如何構(gòu)建一個能夠同時滿足真實數(shù)據(jù)條件、初值條件、偏微分方程結(jié)構(gòu)以及邊界條件的多約束損失函數(shù)。

對稱破裂波動力學(xué)

講述如何通過空間域擴展技術(shù)和加權(quán)損失函數(shù)解決沖擊管案例中的由于初始條件不連續(xù)引起的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)值振蕩問題。

Physics-Informed Deep Learning and its Application in Computational Solid and Fluid Mechanics

逆向壓力波演化探究

講解空間域擴展技術(shù)和加權(quán)損失函數(shù)在逆沖擊管問題中為不連續(xù)點提供平滑的過渡的案例。

Physics-Informed Deep Learning and its Application in Computational Solid and Fluid Mechanics

理論+項目實操(下午)

線性熱傳導(dǎo)解析

講解如何利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給熱傳導(dǎo)方程提供高效、連續(xù)的解決方案。

Deep Learning for Approximating Solutions to Partial Differential Equations

多維空間熱流動力學(xué)

探討如何使用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決二維空間中的熱擴散問題描述了熱量在物體內(nèi)部的傳遞。

Deep Learning for Approximating Solutions to Partial Differential Equations

時空耦合動態(tài)熱擴散過程

介紹物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決具有時間依賴性的二維空間熱擴散問題，描述熱量在物體內(nèi)部隨時間和空間分布的演變。

Deep Learning for Approximating Solutions to Partial Differential Equations

Day4課程目標(biāo)：打破物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“求解偏微分方程”思維定視，掌握屈曲荷載問題的解決方案。

理論+項目實操(上午)

風(fēng)輪軸承載荷疲勞行為智能診斷

講解構(gòu)建基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PINN模型，通過模擬 SN曲線來預(yù)測風(fēng)力發(fā)電機軸承在循環(huán)載荷下的累積損傷。

Estimating model inadequacy in ordinary differential equations with physics-informed neural networks

機翼裂紋擴展智能演化與分析

講授如何基于物理信息遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Paris定律，來模擬和預(yù)測實際工程問題中材料在反復(fù)載荷作用下的裂紋擴展和演化情況。

Estimating model inadequacy in ordinary differential equations with physics-informed neural networks

理論+項目實操(下午)

非線性載荷下的彈性板響應(yīng)

講解如何應(yīng)用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決實際工程中受到不均勻拉伸力時經(jīng)典板殼理論問題。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

幾何缺陷誘導(dǎo)的應(yīng)力集中效應(yīng)

講解如何使用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬材料力學(xué)中常見的設(shè)計承受載荷結(jié)構(gòu)時開孔導(dǎo)致的應(yīng)力集中現(xiàn)象。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

板結(jié)構(gòu)屈曲與后屈曲行為

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理外壓力作用下的撓度載荷時涉及平面內(nèi)和平面外變形的復(fù)雜多維結(jié)構(gòu)問題。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

臨界屈曲載荷穩(wěn)定性分析

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在偏微分方程損失不適用時處理平面內(nèi)壓縮下的屈曲荷載問題的解決方案。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

Day5課程目標(biāo)：學(xué)會應(yīng)用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決振動問題，開闊視野利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遷移學(xué)習(xí)從低保真數(shù)據(jù)獲取高保真解并加速網(wǎng)絡(luò)收斂 。

理論+項目實操(上午)

含時縱向振動波動力學(xué)與結(jié)構(gòu)響應(yīng)

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決固體力學(xué)中兩端固定梁初始時刻施加正弦縱向振動的典型波動問題。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

縱向振動參數(shù)動態(tài)反演與位移場重構(gòu)

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過梁縱向振動的動態(tài)響應(yīng)反推關(guān)鍵參數(shù)。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

含時橫向振動特性及歐拉-伯努利梁動態(tài)行為

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解涉及空間和時間導(dǎo)數(shù)的經(jīng)典的結(jié)構(gòu)動力學(xué)橫向振動歐拉-伯努利梁方程。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

橫向振動響應(yīng)序列預(yù)測與系統(tǒng)參數(shù)估計

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何解決橫向振動逆問題，從已知的結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)中識別出材料的關(guān)鍵力學(xué)參數(shù)。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

理論+項目實操(下午)

頂蓋驅(qū)動空腔問題

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在求解頂蓋驅(qū)動空腔二維穩(wěn)態(tài)Navier-Stokes方程時通過遷移學(xué)習(xí)提高準(zhǔn)確性并加速收斂。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

鰭片熱流體耦合效應(yīng)

講解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)技巧解決涉及流體動力學(xué)與熱傳遞的耦合問題。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

異質(zhì)旋轉(zhuǎn)介質(zhì)中的流體路徑優(yōu)化

講解利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬非均質(zhì)性情況旋轉(zhuǎn)效應(yīng)會導(dǎo)致由科里奧利力引起的二次流現(xiàn)象。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

旋轉(zhuǎn)多孔介質(zhì)中的對流熱傳遞高級仿真

講解如何使用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)涉及到流體力學(xué)、熱傳遞以及多孔介質(zhì)物理的復(fù)雜耦合問題的高級仿真。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

深度學(xué)習(xí)與PINN應(yīng)用老師

主講老師來自國內(nèi)985高校，擁有扎實的理論知識和豐富的研究經(jīng)驗，研究成果在多個國際高水平期刊上發(fā)表，至今他已經(jīng)發(fā)表了40余篇SCI檢索論文。授課方式深入淺出，能夠?qū)?fù)雜的理論知識和計算方法講解得清晰易懂，已經(jīng)培訓(xùn)學(xué)員達2000余人！受到學(xué)員們的一致認可和高度評價！

深度學(xué)習(xí)與材料設(shè)計大綱

第一天上午

理論內(nèi)容（約 1.5 小時）

機器學(xué)習(xí)概述：講解機器學(xué)習(xí)的基本概念，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，以及機器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的重要性和發(fā)展歷程。

材料與化學(xué)中的常見機器學(xué)習(xí)方法：介紹線性回歸、邏輯回歸、K 近鄰方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、集成學(xué)習(xí)方法、樸素貝葉斯和支持向量機等算法在材料與化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點。

材料數(shù)據(jù)庫：介紹 Material Project、OQMD、AFLOW 等數(shù)據(jù)庫的特點和使用方法。

材料特征工程：講解如何從材料數(shù)據(jù)中提取有用的特征，為后續(xù)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建提供高質(zhì)量的輸入。

實操內(nèi)容（約 1.5 小時）

Python 基礎(chǔ) ：包括開發(fā)環(huán)境搭建、變量和數(shù)據(jù)類型、列表、if 語句、字典、For 和 while 循環(huán)等基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和練習(xí)。

Pytorch 深度學(xué)習(xí)框架演練 ：安裝和配置 Pytorch，通過簡單的示例代碼，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建和訓(xùn)練方法。