Nature大地震！二维材料领域迎来超前创新设计！“天才少年”连发多篇国际顶刊！

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。

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

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