电化学与机器学习的跨界探索

PART 1 电化学与机器学习

在当今科技飞速发展的时代，机器学习和电化学作为两个关键领域，正在改变我们的世界。现在，你有机会掌握这两个领域的精髓，将它们融合起来，为未来的创新铺平道路！

我们自豪地推出全新的课程：机器学习与电化学。这门课程将带您进入机器学习的奇妙世界，并将其与电化学的实践应用相结合。这是一门为热衷于科研的你量身打造的课程。无论你是年轻的科研学子，还是经验丰富的科学家，我们都相信，你都渴望在科研领域、实现突破性的创新。而电化学meets机器学习课程将成为你踏上科学征途的关键一步。

课程内容精心设计，旨在为您提供全面的知识和实践技能。

课程核心内容

机器学习基础： 我们将深入探讨机器学习的核心概念、算法和技术，包括监督学习、无监督学习等。您将学会如何应用这些技术解决现实世界的问题，并了解其在电化学领域中的应用。

电化学原理与方法： 我们将深入研究电化学的基本原理、电化学分析方法。掌握电化学的机器学习数据的分析和解释方法。

机器学习在电化学中的应用： 我们将重点关注机器学习在电化学领域的应用，包括锂/钠离子电池电极材料和电解质，燃料电池，电化学催化剂，电化学谱学以及电池组管理系统。您将学习如何利用机器学习技术进行电化学数据分析、预测和优化，以掌握这种高效、精确和规模化的研究工具和方法。

实践项目： 课程中将安排丰富的实践项目，让您亲自动手解决真实的机器学习与电化学问题。您将应用所学知识，解决实际挑战，并提出创新的解决方案。

案例研究和讨论： 我们将介绍一系列机器学习与电化学领域的经典案例，并进行深入讨论和分析。这将帮助您更好地理解实际应用和研究趋势，激发您的创新思维和科研能力。

资源支持： 您将获得大量学习资源，包括课程讲义、实验指南、资料文献等。我们还提供无限视频回放，方便您根据自己的节奏进行学习和复习。

课程优势亮点

课程综合性

强调机器学习与电化学作为两个前沿领域的结合，将探索未来科技发展的交叉领域。我们的课程将提供学员深入了解和应用机器学习在电化学领域的可能性。

科研导向

课程的目标是科研导向，拓展科研边界，让科研实验人员能够在机器学习与电化学的交叉领域发挥更大的潜力。我们将提供实践项目和案例，让学员在真实的科研环境中应用所学知识。

实操导向

我们的课程注重实操，通过大量的实操和项目，让学员亲自动手实践机器学习与电化学的应用。您将获得丰富的实践经验，从中掌握关键技能和解决问题的能力。

手把手教学

我们的专业老师团队将提供个性化的指导和支持。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，将确保每个学员都能够理解课程内容，并充分发挥自己的潜力。

无限视频回放

我们了解学习的灵活性和不同学员的需求。因此，我们将提供课程视频的无限回放功能，让您可以根据自己的进度和时间进行学习。无论是复习课程内容还是错过了某个重要细节，您都可以随时回看视频进行学习。

丰富的资料

我们将提供丰富的学习资料，包括课程讲义、实验指南、案例研究和参考文献等。这些资料将为您的学习提供重要的支持和参考，帮助您更好地掌握课程内容和应用技能。

实用项目与案例

我们将提供一系列实用的项目和案例，涵盖电池材料设计、催化剂优化、电化学等领域。通过这些项目，您将应用机器学习技术解决真实的问题，提升自己的实践能力。

科研交流平台

我将强调我们课程为学员提供的科研交流平台。学员将有机会与来自不同背景的人们共同探索、学习和创新。通过与同行们的合作，学员可以扩大人脉、分享经验，并可能引发合作和跨领域的创新研究。

我们的课程不仅提供理论知识，还注重实践应用。参加我们的课程，您将与来自不同背景的人们一起探索、学习和创新。无论您是想寻找机器学习与电化学的应用，还是希望在学术研究领域展开新的探索，我们的课程都将为您提供宝贵的知识和技能。

赶快加入我们的机器学习与电化学课程，开启您的科技之旅！无论您的目标是什么，我们将与您一起迈向创新前沿！

请注意：课程名额有限！

立即报名，加入我们的学习团队，开启机器学习与电化学的跨界之旅！

课程大纲

第一天（2023.7.20）: 上午

Python及相关库

1.机器学习与电化学绪论

2.监督学习、非监督学习、半监督学习的区别和应用场景

3.机器学习算法的分类和特点以及在电化学中的应用

4.安装Python和必要的机器学习库

第一天（2023.7.20）: 下午

python分析电化学材料数据

1.Python基础教程：实操Python的基本语法和数据类型；环境搭建、基础语法、变量、运算符、字符串、列表、字典、集合等

2.Python高级教程：Python条件语句、循环语句、循环嵌套、while语句；python break语句、continue语句、 pass语句等，自定义函数、面向对象、模块、python正则表达等

3.Python科学计算库介绍：NumPy、Pandas和Matplotlib，机器学习工具，常用的机器学习库Scikit-Learn等

第二天（2023.7.21）: 上午

机器学习预测锂离子电池性能

1.锂离子电池与传统机器学习的相关性及应用

2.锂离子电池数据探索、分析以及机器学习特征工程理论与实战

3.机器学习模型理论讲解，包括线性回归模型，逻辑回归模型，K近邻模型，支持向量机模型，决策树模型，贝叶斯模型，神经网络模型

实战1：机器学习在金属离子电池电极材料信息学辅助设计中的应用

实战2：用机器学习评估实验测量的锂固体电解质电导率的数据库

第二天（2023.7.21）: 下午

机器学习预测钠离子电池性能

1.钠离子电池机器学习特征分析，缺失值处理，异常值处理，特征转换，可视化数据分布，查看特征变量的相关性

2.机器学习模型训练，包括：神经网络方法辅助设计金属离子电池；随机森林预测钠离子电池的放电特性；机器学习评估实验测量的锂固体电解质电导率的数据，模型的评估，回归模型等评价指标与调用方法。

实战3：通过机器学习方法预测高性能钠离子电池的放电特性

第三天（2023.7.22）: 上午

固态氧化物燃料电池

1.燃料电池数据探索与特征工程，生成特征描述符

2.燃料电池数据预处理：数据采集，数据清洗，数据采样

3.燃料电池特征处理：标准化，区间缩放法，归一化，定量特征二值化，OneHot独热编码等

4.特征降维：特征选择（相关系数法，卡方检验，递归消除特征法，基于模型的特征选择法），线性降维（主成分分析法PCA处理，线性判别法）

实战4：阳极负载固体氧化物燃料电池的性能分析:一种机器学习方法

第三天（2023.7.22）:下午

质子交换膜燃料电池

1.集成模型的理论与实战应用，包括随机森林模型，自适应提升模型和梯度提升模型

2.Bagging和boosting类模型用于燃料电池的性能分析

3.模型评估方法：回归模型评估（r2, MSE, RMSE, MAE等）分类模型验证指标（准确率，查准率和查全率，F得分，分类报告，混淆矩阵）ROC和AUC曲线等；

实战5：基于机器学习的质子交换膜燃料电池电极组装多参数优化

第四天（2023.7.23）：上午

电化学谱学

电化学谱学数据处理和特征工程

2. 欠拟合与过拟合，模型泛化与正则化；

3. 聚类模型理论讲解与实战训练，包括KMeans，DBSCAN等

实例6：基于机器学习的电化学阻抗谱等效电路模型识别

第四天（2023.7.23）：下午

电池管理系统

电池管理系统数据处理和特征工程

2. 传统机器学习模型预集成模型用于电化学谱学分析

3. 模型评价指标，模型优化，模型调参，网格搜索，交叉验证，学习曲线和验证曲线

实例7：锂电池数据集，基于 Python 的锂电池寿命预测

第五天（2023.7.24）：上午

电化学催化剂：ORR，OER

电化学催化剂数据探索，特征工程，数据预处理

2. 多种机器学习方法应用于电化学催化剂的综合训练：线性回归模型，逻辑回归模型，K近邻模型，支持向量机模型，决策树模型，贝叶斯模型，神经网络模型，集成模型（随机森林模型Adaboost， GBDT、XGBOOST等）,层次聚类，K-means聚类等。

实例8：机器学习方法筛选高性能的H2O2电化学催化剂

实例9：机器学习辅助探索影响ORR/OER双功能电化学催化剂催化活性的内在因素

第五天（2023.7.24）：下午

电化学催化剂：HER，CO2还原

CO2还原催化剂数据探索，特征工程，数据预处理

2. 机器学习模型训练与评估

3. 模型的可解释性实战，线性回归方程式，决策树模型可视化，随机森林筛选特征等重要性，SHAP值可解释性等。

实例10：机器学习加速筛选MBenes材料中的析氢电化学催化剂

实例11：基于少特征的机器学习模型预测二氧化碳还原电化学催化剂

PART 2 从头计算分子动力学（AIMD）模拟

CP2K背景

CP2K是一种开源的计算化学软件包，用于模拟和研究分子系统和固体材料的性质。它是基于密度泛函理论（DFT）和分子动力学（MD）的方法，被广泛应用于计算化学、材料科学和生物物理学等领域。支持多种方法和技术，包括DFT、MD、HF方法、耦合簇方法、半经典方法和混合量子力学/分子力学（QM/MM）模拟等。

CP2K的AIMD功能模块提供了一系列选项和算法，支持不同的泛函、赝势、基组和积分方法,使其成为一种受欢迎的计算化学工具。它可以用于模拟各种系统，包括溶剂、表面、固体、生物大分子和纳米结构等。该软件包提供了丰富的功能模块，涵盖了从基本的能量优化和结构优化到光谱计算、反应动力学和热力学性质预测等多个方面。

和VASP、Gaussian等商业软件相比，CP2K的优势在于从头算分子动力学(AIMD)模拟，能通过混合高斯平面波(GPW)方法进行结构优化，也能进行纯平面波/高斯计算，可以模拟几千个原子复杂体系的动态过程。课程介绍

课程介绍

欢迎您参加从头计算分子动力学（AIMD）模拟--CP2K软件线上培训班！本课程将带您深入了解CP2K软件的使用和应用，为您在计算化学领域提供强有力的工具和知识。本培训班将围绕CP2K软件展开。无论您是研究学者、工程师还是学生，本课程都将帮助您掌握CP2K软件的基本操作和高级技巧，从而实现准确模拟和计算各种分子和材料系统。