Информационные технологии для проектирования на основе данных

Традиционное открытие материалов часто происходит медленно и в значительной степени зависит от экспериментов методом проб и ошибок. Информатика материалов меняет это, используя науку о данных, машинное обучение и вычислительные инструменты для проектирования, анализа и открытия материалов с беспрецедентной скоростью. Этот курс поможет вам освоить основные понятия материаловедения, показывая, как преобразовывать физические структуры материалов в цифровые данные, которые могут анализировать алгоритмы. Вы узнаете, как создавать предсказывающие модели, использовать базы данных общественных материалов и применять современные рабочие процессы, основанные на данных, для ускорения разработки в различных структурных масштабах. Что вы узнаете: - Понять основные принципы материаловедения и как наука о данных пересекается с физикой материалов. - Цифровое представление структур материалов с использованием кристаллических и молекулярных дескрипторов, отпечатков пальцев и инженерных особенностей. - Применять алгоритмы машинного обучения для предсказания механических, термических и электронных свойств материалов. - Навигация и извлечение ценной информации из баз данных и хранилищ материалов с открытым доступом. - Исследовать активное обучение и байесовские стратегии оптимизации для эффективного обнаружения материалов. - Анализировать иерархические структуры материалов, охватывающие множество длинных масштабов, используя методы вычислительного моделирования. Вы начнете с основных определений данных о материалах и их представления, прежде чем перейти к практическим вычислительным рабочим процессам. Через четкие письменные объяснения, структурированные фрагменты кода и практические упражнения вы научитесь создавать предсказывающие модели и запрашивать базы данных материалов. Этот курс предназначен для студентов, исследователей и инженеров, занимающихся материаловедением, химией или наукой о данных, которые только начинают изучать информатику. Предварительный опыт работы с машинным обучением не требуется, хотя полезно иметь базовое понимание концепций материаловедения. Начните свое путешествие в будущее открытия материалов сегодня.