诺奖级突破！固态电解质最新研究成果流出！助力锂离子电池技术突破极限！

主要观点总结

本系列课程包含四个专题，分别聚焦于机器学习在固态电解质设计、锂离子电池、催化剂设计以及深度学习PINN的应用。每个专题都涵盖了理论知识、实操内容、案例研究和项目实操，旨在帮助学员深入理解机器学习的基本概念、原理以及在材料科学、电池技术等领域的应用。课程提供全程视频回放和课程群答疑，确保学员能够掌握所学知识并解决实际问题。课程费用根据报名的时间和课程数量有所不同，提供早鸟价和套餐价优惠，报名后可开具正规报销发票。

关键观点总结

关键观点1: 机器学习在固态电解质设计中的应用

介绍了机器学习在加速固态电解质发现、性能预测和新材料研发中的应用，包括利用第一性原理、分子动力学模拟和机器学习结合的策略。

关键观点2: 机器学习在锂离子电池研究中的应用

探讨了机器学习在锂离子电池性能预测、正极材料特性工程、电池管理系统智能化学习以及电池寿命预测中的应用。

关键观点3: 机器学习在催化剂设计中的应用

讨论了利用机器学习技术辅助催化剂设计与预测的方法，包括符号回归和特征选择等。

关键观点4: 深度学习PINN在复杂系统建模与优化中的应用

介绍了深度学习PINN在流体力学、固体力学、电池系统预测等领域的应用，以及如何利用物理定律和数据驱动学习解决正问题和逆问题。

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