01
材料科学AI项目全景图
行业现状、技术栈总览、项目生命周期与核心挑战
全景战略
02
数据采集与清洗
实验数据来源、自动化采集脚本、缺失值处理与异常值检测
数据预处理
03
材料数据库构建
关系型与非关系型数据库选型、数据建模、数据版本控制
存储工程
04
特征工程基础
材料学特征提取、元素属性编码、结构描述符生成
特征表示
05
材料数据可视化
成分-性能图、相图绘制、高维数据降维与可视化
可视化EDA
06
传统机器学习模型
线性回归、决策树、随机森林在材料性能预测中的应用
ML基线
07
深度学习入门
PyTorch/TensorFlow环境搭建、全连接网络用于材料属性预测
DL框架
08
图神经网络基础
材料晶体结构图表示、GCN/GAT模型原理与实现
GNN结构
09
生成模型与材料设计
VAE、GAN在新型材料分子/晶体结构生成中的应用
生成设计
10
迁移学习与预训练模型
材料科学中的迁移学习策略、MatBERT等预训练模型使用
迁移预训练
11
主动学习与实验设计
主动学习循环、不确定性采样、贝叶斯优化在材料实验中的应用
主动优化
12
多任务学习与多目标优化
同时预测多个材料属性、Pareto前沿与材料筛选
多任务Pareto
13
模型可解释性
SHAP、LIME在材料特征重要性分析中的应用
XAI可解释
14
模型部署基础
Flask/FastAPI搭建REST API、模型序列化与加载
部署API
15
边缘计算与嵌入式部署
模型量化、ONNX转换、在实验设备上的轻量化推理
边缘量化
16
MLOps与实验管理
MLflow、Weights & Biases、实验追踪与模型注册
MLOps追踪
17
数据管道与工作流编排
Airflow、Kubeflow Pipeline构建自动化材料AI流程
管道编排
18
高性能计算与分布式训练
多GPU训练、数据并行、模型并行在材料模拟中的应用
HPC分布式
19
材料知识图谱构建
实体识别、关系抽取、图数据库存储与查询
知识图谱NLP
20
自然语言处理在文献挖掘中的应用
NER、关系抽取、材料合成路径提取
文献NLP
21
计算材料学与AI融合
DFT数据增强、分子动力学模拟与机器学习势函数
DFTMD
22
高通量实验与自动化平台
实验室自动化、机器人实验、数据闭环
自动化高通量
23
材料AI项目风险管理
数据偏差、过拟合、可重复性危机与应对策略
风险鲁棒性
24
跨学科团队协作
材料科学家与AI工程师的沟通桥梁、敏捷开发实践
协作敏捷
25
知识产权与数据安全
材料数据隐私、模型版权、专利策略
IP安全
26
项目成本估算与ROI分析
算力成本、数据标注成本、预期收益模型
成本ROI
27
行业案例解析一：电池材料AI筛选
从数据到候选材料全流程
案例电池
28
行业案例解析二：催化剂AI设计与优化
活性位点预测与合成
案例催化
29
行业案例解析三：合金材料性能预测与配方优化
成分-工艺-性能联动优化
案例合金
30
未来趋势与职业发展
AI for Science前沿、材料AI工程师技能树与成长路径
趋势职业