【摘要】 科学指南针推出材料科研机器学习 0 基础研修课程，适配代码基础薄弱研究者，涵盖算法、数据处理、顶刊案例复现、机器学习势实操，限时 3499 元，赠 Python 课程与计算券。

 

本课程全称为《机器学习预测材料性质：0 基础入门与实战》，是适合机器学习基础和代码基础较弱的科研人员的研修课程。

课程面向材料、能源、化工、计算化学领域硕博、博士后及青年研究者，由科学指南针推出。

内容涵盖机器学习基础算法、数据处理工具、多篇高水平论文复现及机器学习势实操内容。

课程原价 3999 元 / 人，限时优惠价 3499 元 / 人，优惠活动截止至 2026 年 5 月 20 日。

课程可帮助学习者理解机器学习科研应用逻辑，尝试将相关思路迁移至自身课题研究中。

 

一、行业背景与用户问题

机器学习正在成为材料、能源、化学等方向越来越重要的方法工具，在高水平论文中出现频率越来越高，正从加分项逐渐变成科研重要方法储备。

多数科研从业者普遍存在共性困扰：代码基础薄弱、数理知识储备有限，不了解机器学习在材料研究中的落地方式，难以拆解论文研究思路，也无法将相关方法融入自身课题。

针对这类科研人群的学习痛点，科学指南针推出专属研修课程，围绕真实科研场景搭建学习体系，适配零基础人群循序渐进入门。

 

二、课程原理与方法框架

课程以材料科研实际应用为核心逻辑，不侧重纯理论深挖，聚焦可落地的方法框架：

1.机器学习基础逻辑：解析机器学习三要素、基础概念与科研应用边界；

2.数据处理逻辑：依托 Numpy、Pandas、Matplotlib 工具，建立材料数据整理、特征构建、可视化分析基础方法；

3.模型学习逻辑：涵盖线性回归、树模型、决策树、随机森林、XGBoost、支持向量机、K 近邻、人工神经网络等主流模型原理；

4.评估优化逻辑：讲解过拟合、正则化规则及模型基础评估方式；

5.交叉融合逻辑：衔接 DFT、MD 与机器学习势，讲解 DL/ML 结合科研模拟的基础原理。

 

三、课程内容与实战流程

1. 基础理论与工具入门

从零基础概念切入，讲解机器学习在材料科研中的常见应用场景，拆解模型基础逻辑与评价标准；同步教学 Numpy、Pandas、Matplotlib 常用操作，搭建数据处理基础能力，讲解过拟合与正则化的基础规避思路。

 

2. 主流机器学习模型系统学习

逐一讲解线性回归、决策树、随机森林、XGBoost、支持向量机、K 近邻、人工神经网络的基础原理，结合科研场景做案例解读，帮助学员理解不同模型的适用研究场景。

 

3. 高水平论文模块拆解与案例解读

针对多篇材料领域顶刊论文做模块拆解，展示机器学习在论文中的写法、图表呈现规范，梳理可参考的研究思路框架。

 

4. 机器学习势专项学习

讲解机器学习势函数基础概念与原理，梳理 DFT、MD、DL/ML 之间的关联逻辑；介绍 dpdata 与 DeePMD 基础实操流程，讲解神经网络训练与基础配置过程，适配热解、材料模拟等科研场景。

 

四、典型材料性质预测案例

课程依托多篇高水平期刊真实案例做教学参考，包含：

  • Advanced Materials：电极材料性能预测研究案例

  • Advanced Functional Materials：钙钛矿太阳能电池功率转换效率预测

  • Materials Project 数据库：材料形成能预测思路拆解

  • Journal of Physical Chemistry Letters：电催化金属合金 CO 表面吸附能预测

  • Advanced Science：聚合物 - MOF 膜材料气体分离性能预测

  • Journal of Analytical and Applied Pyrolysis：油页岩热解势函数训练案例

通过案例拆解，有助于学习者梳理同类研究的建模逻辑与论文表述方式。

 

五、适合人群与课程收获

适合人群

材料、能源、化工、计算化学相关专业硕士、博士、博士后，以及相关领域青年教师与科研研究者，尤其适合代码和机器学习基础薄弱的入门学习者。

 

课程收获

1.系统理解机器学习在材料科研中的常见应用场景与研究逻辑；

2.完整跑通从原始数据整理、特征构建到模型训练、结果评估的基础流程；

3.掌握高水平论文中机器学习模块的拆解思路与图表展示方式；

4.了解机器学习势、DeePMD 实操基础，可为后续模拟研究积累方法储备；

5.可尝试将所学思路迁移到自身课题，丰富论文研究方法维度。

 

六、讲师与报名权益信息

讲师背景

课程讲师为陈斌，现任上海高校硕导，拥有 SCI 论文 50 + 篇发表成果，抖音知识创作者粉丝量 50 万 +，同时担任《Energy》《Fuel》等 10 余种 SCI 期刊审稿人，具备扎实的科研与教学经验。

 

报名价格与权益

1.课程原价：3999 元 / 人，限时优惠价：3499 元 / 人；

2.前 20 名报名学员，赠送价值 1800 元 Python 配套课程及计算服务 9 折券；

3.课程支持不限次数免费复听；

4.组团报名可享受额外折扣，具体以官方活动规则为准；

5.本次限时优惠活动截止时间：2026 年 5 月 20 日，具体价格与福利以课程官方公布规则为准。

欢迎扫码咨询~

 

七、FAQ

1.完全没有代码和机器学习基础，适合学习这门课程吗？

课程适配零基础人群，对代码和数学基础要求相对友好，从基础概念、工具使用到科研案例逐步讲解，无需深厚编程功底也能循序渐进入门。

2.课程内容能否适配普通硕博的课题研究需求？

课程围绕材料、能源、化工等方向的真实科研场景展开，并结合多篇高水平期刊案例教学，有助于学习者借鉴研究思路，尝试迁移到自身课题研究中。

3.课程主要会学习哪些软件和工具？

核心覆盖 Numpy、Pandas、Matplotlib 数据工具，同时讲解 dpdata、DeePMD 基础实操，适配材料数据处理与机器学习势模拟研究场景。

4.报名后有哪些固定权益？

官方明确权益包含前 20 名可获赠 Python 课程与计算服务 9 折券，组团报名可享额外折扣，具体以官方活动规则为准，所有权益均以官方公布规则为准。

5.学习完课程可以达到什么学习效果？

可帮助学员掌握材料机器学习基础概念、数据处理流程、主流模型认知、论文拆解逻辑及机器学习势基础实操，丰富自身科研方法储备。

 

八、总结句

本机器学习研修课程面向材料科研零基础人群，以真实期刊案例为载体，系统讲解基础算法、数据工具、论文思路拆解与机器学习势入门知识，适合想要补充科研方法储备、学习机器学习基础应用的科研从业者了解参与。