深度学习可以为电池模拟做什么？

本课程面向零基础学员，旨在从基础理论到实践案例，系统讲解深度学习基本原理、PyTorch 框架的使用，以及如何将深度学习技术应用于材料科学中的各类问题。课程既包含人工智能、数据预处理、模型构建、模型调参等深度学习核心内容，也结合材料科学的具体案例（如电池剩余寿命预测、电极材料微结构分析和电池电极图像分割识别），实现理论与实践的充分融合。

特别地，凡购买材料人深度学习工作站，可以任选我们一门深度学习课程免费参加！

上课时间

2025年4月19日-20日 09:00-12:00、14:00-17:00

课程内容

第一部分：深度学习理论基础与背景知识

1、深度学习基础

1.1 人工智能、机器学习与深度学习概述

1.2 pytorch简介及相关数学原理与算法

2、电池材料科学概论

2.1 电池材料科学基本概念与分类

2.2 电池材料的关键性能指标与表征技术

2.3 材料数据的特性与挑战：数据稀疏性、噪声与高维度

2.4 数据预处理与特征工程在材料科学中的重要性

第二部分：PyTorch深度学习框架与基础操作

3、PyTorch 环境搭建与基础知识

3.1 Python 与 PyTorch 安装及代码运行环境配置

3.2 Tensor 基础：创建、运算与向量化操作

3.3 GPU加速与PyTorch的CUDA支持

4、神经网络基础与模型构建

4.1 神经网络基本结构：全连接层、激活函数、损失函数

4.2 线性回归与逻辑回归在 PyTorch 中的实现

4.3 PyTorch 与 Numpy 的数据转换及常用 API 对应关系

4.4 自动求导机制与反向传播原理

第三部分：实践案例与应用

5、案例一：手写数字识别（MNIST）

5.1 MNIST数据集简介与预处理（独热编码、归一化等）

5.2 构建多层全连接神经网络

5.3 模型训练、优化（SGD、Adam、ASGD）与分类损失函数

5.4 权重可视化与模型性能评估

6、案例二：基于Transformer算法的锂电池剩余寿命预测

6.1 电池数据收集、预处理与转换

6.2 深度学习模型构建: Transformer

6.3 模型训练、评估及模型保存与加载

6.4 寿命预测结果可视化与实验效果分析

7、案例三：基于SliceGAN算法的电池电极材料微结构分析

7.1 文献数据整理与预处理

7.2 PyTorch模型构建SliceGAN

7.3 模型训练、调优及与文献结果对比

7.4 学习曲线诊断与模型误差分析

8、案例四：基于Restnet34-CNN的电池图像分割

8.1图像数据的获取、预处理与增强

8.2深度卷积神经网络构建：卷积与池化与全连接层

8.3基于 PyTorch 的图像分类模型构建

8.4 模型不确定性分析与性能评估

8.5 模型调参策略分析

部分PPT展示

授课老师

廖老师，国家重点实验室研究员，在国内和海外知名高校完成博士及博士后研究工作，主要研究方向为基于深度学习的材料性能预测与优化，以及利用机器学习技术加速新型电池材料的研发，相关研究发表在Advanced Energy Materials、Small、Energy & Environmental Science等国际知名期刊，累计发表学术论文20余篇，并担任多个期刊审稿人，具有丰富的深度学习与材料科学交叉领域的研究经验。

培训价格

正常价：1899元/位。

开具正规发票和提供报销凭证。

如何上课

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客服联系

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