连登Nature/Science！建议所有做材料领域的科研人员都去学一下，之后将成为常态！

本文主要介绍了一个旨在帮助材料领域科研人员掌握机器学习技术的培训课程。背景方面，传统材料研发依赖大量“试错”实验，效率低下，而机器学习的出现能够通过分析已有数据，快速预测材料性能，筛选出高性能的候选材料，极大地提升了研发效率，尤其在与催化、锂离子电池及固态电解质等热门领域结合后，已成为顶刊关注的热点方向。研究目的是通过系统化的课程内容，使催化、电池、材料等领域的科研工作者掌握机器学习、深度学习及图神经网络等先进算法用于材料性质预测和设计的方法。课程提供了详细的培训内容，涵盖从Python基础、数据结构到各种机器学习模型（如回归、随机森林、神经网络、图神经网络）的构建与实操，并辅以大量真实案例，如预测二氧化碳还原催化剂、锂离子电池性能、固态电解质的离子电导率等。结论强调，参加此课程将帮助学员理解并应用“数据驱动+理论解析”的新研究范式，大幅提高论文创新性与研究效率，从而为毕业、申博或进入顶尖研究团队与企业增加核心竞争力。课程还提供了报名时间与费用等信息。