深度学习可以为电池模拟做什么？

本课程旨在从基础理论到实践案例，系统讲解深度学习基本原理、PyTorch框架的使用，以及如何将深度学习技术应用于材料科学中的各类问题。课程内容包括人工智能、数据预处理、模型构建、模型调参等深度学习核心内容，并结合材料科学的具体案例（如电池剩余寿命预测、电极材料微结构分析和电池电极图像分割识别）实现理论与实践的融合。课程由具有丰富深度学习与材料科学交叉领域研究经验的廖老师授课，适合零基础学员。