杀疯了！材料工程领域预定诺奖！Nature即将置顶！

背景：文章指出，面向“十五五”规划，机器学习驱动的催化剂智能设计已成为抢占下一代催化科学制高点的核心赛道，催化研发正从传统“试错法”向“原子级精准设计-数据驱动智能筛选-自动化闭环验证”的新范式跃迁。研究目的：文章旨在推广一系列关于机器学习在材料科学领域应用的专题培训课程，包括机器学习催化剂设计、深度学习第一性原理、机器学习固态电池和机器学习锂离子电池四个专题，详细介绍了各专题的学习目标、讲师背景、课程大纲和实操案例，旨在帮助高校师生、科研人员和企业工程师掌握AI赋能的研究范式，提升科研创新与工业应用能力。结论：这些课程通过理论结合实操的教学模式，系统传授机器学习、深度学习、图神经网络及大语言模型等技术在催化、电池等材料研发中的具体应用，以加速新材料发现、性能预测和研发流程，形成新质生产力，并为学员提供持续的答疑和课程回放等增值服务。