为推动人工智能在材料科学中的深度应用，提升相关领域的人才培养水平，本中心拟举办“人工智能赋能材料科学关键技术应用”高级研修班，现将有关事宜通知如下。

一、研修目标与定位

- 以材料行业的智能化发展需求为导向，系统梳理AI在材料设计、探测、表征、性能预测等方面的关键技术与应用路径。

- 强化跨学科知识体系建设，提升学员在材料科学领域应用AI技术的能力与创新水平。

二、研修内容（核心模块）

1. 人工智能大模型前沿技术发展与应用

- 大模型的发展历程与趋势

- 多模态应用与前沿技术

- 大模型在材料科学中的应用前景与挑战

- AI伦理与合规性在材料领域的实践要点

2. 大型语言模型的关键技术与实现

- 机器学习与模型训练流程

- 深度神经网络的构建与表示

- 自注意力机制与Transformer架构

- 生成式AI的主流模型（如扩散模型）

- 实践工具与开发环境（Anaconda、Jupyter、Colab）

3. 深度学习基础与模型优化

- 深度学习的本质、训练流程与评估

- 深度神经网络的建模与表示

- 反向传播、梯度下降及超参数调优

- 大型语言模型应用的实际项目研发基础

4. 数据获取与处理在材料科学中的应用

- 数据采集与预处理

- 数据集建设、清洗与标准化/归一化

5. AI驱动的材料设计与性能预测

- 基于机器学习的材料设计与优化

- 计算机辅助材料设计（CAMD）

- 模型建立与优化算法（深度学习、强化学习等）

6. 高通量实验与AI协同

- 高通量实验概念及实施要点mile米乐

- AI驱动的实验优化

- 实验数据的自动化分析与模式识别

7. 深度学习在材料创新中的前沿技术

- CNN在图像数据分析、RNN在时间序列中的应用

- 自编码器与无监督学习在数据降维中的应用

8. 强化学习与材料设计

- 强化学习原理、算法与在材料设计中的应用策略

- 案例分析：AI驱动的材料发现与优化过程

9. 生成对抗网络（GAN）在材料科学中的应用

- 基本概念、发展与在材料生成与模拟中的应用

- 材料结构生成与优化案例

10. 实例分析与产业化前景

- AI在新材料发现中的成功案例与协同作用

- AI驱动的材料创新、产业化路径与应用挑战

二、参加对象

- 企事业单位、研究院所、高校等单位中从事材料相关工作的负责人、研究人员与技术骨干，以及对材料科学领域AI应用感兴趣的人员。

三、时间地点

- 时间地点信息待定，课程将通过线上线下同步模式进行，具体安排以通知为准。

四、拟邀专家

- 来自知名高校与研究机构的人工智能与材料科学应用领域专家。

五、费用与报名

- 费用：按规定标准执行，包含讲授、场地、午餐、教学材料等，住宿如需由组委方统一安排，相关费用自理。

- 报名材料：请提交电子版近期2寸免冠照片及身份证件扫描件，统一由会务组收集。

- 证书：符合条件者可获得相应培训证书。

- 报名方式：请通过官方报名渠道进行登记审核，工作人员将发送报名表获取信息。

六、报名与联系

- 报名渠道将以官方公告为准，请关注后续通知以获取报名入口与具体安排。