Materialinformatik für datengesteuertes Design

Die Materialinformatik ändert dies, indem sie Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Computertools nutzt, um Materialien in beispielloser Geschwindigkeit zu entwerfen, zu analysieren und zu entdecken. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der Materialinformatik und zeigt Ihnen, wie Sie physikalische Materialstrukturen in digitale Daten umwandeln, die Algorithmen analysieren können. Sie erfahren, wie Sie vorausschauende Modelle erstellen, öffentliche Materialdatenbanken nutzen und moderne datengesteuerte Workflows anwenden, um die Entwicklung in verschiedenen Strukturmaßstäben zu beschleunigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der Materialinformatik und wie sich die Datenwissenschaft mit der physikalischen Materialchemie schneidet. - Repräsentieren Sie Materialstrukturen digital mit Kristall- und Moleküldeskriptoren, Fingerabdrücken und Feature Engineering. - Wenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen an, um mechanische, thermische und elektronische Eigenschaften aus Materialdaten vorherzusagen. - Navigieren Sie und extrahieren Sie wertvolle Informationen aus Open-Access-Materialdatenbanken und -repositories. - Erkunden Sie aktive Lern- und Bayes-Optimierungsstrategien für eine effiziente Materialerkennung. - Analysieren Sie hierarchische Materialstrukturen über mehrere Längenmaßstäbe mit computergestützten Modellierungstechniken. Sie lernen, wie Sie mit Hilfe von schriftlichen Erläuterungen, strukturierten Code-Snippets und praktischen Übungen prädiktive Modelle erstellen und Materialdatenbanken abfragen, um die Ergebnisse in Ihren eigenen Modellen zu verwenden. Dieser Kurs richtet sich an Studenten, Forscher und Ingenieure in den Bereichen Materialwissenschaft, Chemie oder Data Science, die neu in der Informatik sind.Es sind keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis der materialwissenschaftlichen Konzepte hilfreich ist. Beginnen Sie Ihre Reise in die Zukunft der Materialforschung noch heute.