机器学习在材料研究中的应用与材料基因组专题

背景
机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法，已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设计等多个领域，并且在材料学研究中展现出惊人的潜力。以往被广泛使用的经验试错法与计算模拟法因其效率低以及花费高等劣势，已经不能很好的适应如今需求量激增的材料学领域，机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛，能够有效地降低工业开发中的人力物力成本，缩短研发周期。代替或配合传统的实验以及计算模拟，能够更加快速且准确的分析材料结构、预测材料性质，从而更加有效的开发新的功能材料。机器学习已在材料、纳米材料设计、化学、生物、医药设计、量子化学等诸多领域得到广泛的发展，现有机器学习多为计算机方向，无法快速落地到生化材料方面等科学研究，由于机器学习材料发展缓慢，学习平台文献资料较少，培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家举办“机器学习（ML）在材料领域应用”专题线上培训班

材料基因组：
让学员能够掌握材料基因组实战应用，让学员能够掌握Python实操、材料基因组设计、材料数据库、OQMD数据库、AFLOW数据库、高通量计算、通过多个实例掌握基于数据驱动的功能材料开发 
一、对象
全国各大高校、企业、科研院所从事、纳米材料、化学化工、量子化学、金属合金、非晶新材料、二维材料、钙钛矿、氧化物材料、半导体材料、催化等研究的科研人员及机器学习爱好者
二、目标
让学员能够掌握机器学习在材料研究中的应用背景与流程，以及机器学习，材料分类、材料预测等操作技能，能够独自完成自己的课题研究项目

原文链接：机器学习（ML）在材料领域应用与材料基因组专题培训班应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家举办“机器学习（ML）在材料领域应用与材