电光热催化一战封神！颠覆传统技术！

本文是针对机器学习在催化、锂离子电池及固态电解质领域应用的系列专题培训课程介绍。背景：传统催化剂的开发和性能预测依赖大量实验试错和DFT计算，效率低下，而AI技术能够显著加速材料筛选和机理研究。研究目的：通过五天的系统课程，涵盖线性回归、符号回归、随机森林、深度神经网络、图神经网络等模型，结合HER、CO₂RR、OER/ORR等具体催化方向，以及锂离子电池性能预测、固态电解质输运计算等案例，教学员如何将机器学习方法应用于实际的实验数据和DFT计算中，实现高通量筛选和反应机理解析。结论：课程旨在帮助一线研究者、高校师生和企业研发人员掌握用AI加速催化材料发现和性能预测的能力，并附有多个专题的授课时间、费用及报名方式等信息。