《人工智能与材料计算》课程教学大纲（本科）.docx

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1、人工智能与材料计算课程教学大纲课程英文名Artificial Intelligence and Materials Simulation Calculation课程代码05M0099学分2总学时32理论学时28实验/实践学时 4课程类别学科基础课课程性质选修先修课程Python语言程序设计适用专业材料科学与工程开课学院材料与化学学院执笔人审定人专业建设委员会制定时间2020年11月一、课程地位与课程目标（一）课程地位人工智能与材料计算是材料科学与工程一级学科下设的材料类双语选修课。它是材 料科学与工程专业本科生在完成公共基础课和部分技术基础课后，于大学三年级第5学期开 设的一门学科基础课，也是

2、一门中英文双语授课的和前沿科研相结合的技术基础课。2022年7月国务院发布了新一代人工智能发展规划，报告中明确指出人工智能是引 领未来的战略性技术，鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能 +X”复合专业培养新模式，重视人工智能与物理学、化学、材料科学等学科专业教育的交叉 融合。根据国务院和教育部的课程规划要求，培养材料学科的人工智能计算人才除了大量的 理论性知识外，还需要实践动手能力，但是目前人工智能和材料计算的教学工作极度缺乏, 因此，开展人工智能与材料计算课程是新时代材料学科本科教学的迫切需求。中央政治局在2022年10月31日下午就人工智能发展现状和趋势举行第九次集

3、体学习， 中央在主持学习时强调，加快发展新一代人工智能研究和教学是事关我国能否抓住新一轮科 技革命和产业变革机遇的战略问题。指出，人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。要 加强人才队伍建设，整合多学科力量，以更大的决心、更有力的措施，打造“人工智能+” 的学科综合人才培养平台，为中华民族伟大复兴提供人才支撑。根据的讲话精神和国务院的发展规划，人工智能与材料计算课程以培养能运用人工 智能和材料计算来解决复杂材料工程问题的双语复合型人才为培养目标。人工智能与材料 计算课程通过将人工智能算法和材料计算有机地结合，使学生能更方便地建立三维结构模型，并对各种材料的物理和化学性质及相关工艺过程进行深入的

4、探究。通过本课程的学习， 材料和化学学科的学生能更深刻的理解各类材料的微观模型、工艺参数和宏观性质的对应关 系及其规律。本课程配套的实验平台为本学院主持的浙江省“十三五”期间虚拟仿真实验教学项目，是 教育部倡导的“五大金课”之一。(二)课程目标本课程为双语教学，培养学生在教师的引导下查阅各种中英文资料，结合材料科学的研 究前沿和工业生产实际要求，在基于开发的人工智能与材料计算虚拟仿真教学软件进行 上机操作实践，为学生能顺利进行后续材料专业课程的学习和未来的材料研发工作奠定理论 和实践基础。通过本课程的学习和实践，学生能掌握初步利用计算机算法解决实际材料工程 问题的能力，能够使用英语和国外同行进

5、行跨行业的讨论和交流。具体目标如下：(1)、了解什么是人工智能和材料计算，了解人工智能和材料计算的基本原理，了解计 算材料学的研究进展及实际应用。(2)、掌握几种典型材料计算模型的建立方法，能够对材料成分设计与制备工艺的工程 问题中的关键科学和技术问题进行初步计算和分析。(3)、掌握相关算法和软件的常规操作方法，能够用机器学习来计算和预测材料的物理 和化学性质，针对材料工业中的复杂工程问题，能够提出初步计算方案，并评价其合理性。(4)、具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下，就材料计算和设计领域的专业问题 和国外同行进行沟通和交流，具备一定的英语口语和书面表达能力。二、课程目标达成的途径与方法

6、人工智能与材料计算课程以材料的多尺度模拟计算为主线，通过人工智能机器学习 来计算并预测材料的成分-结构-性能-工艺的关系。多种先进算法的综合应用使得材料计算成 为一个强有力的模拟工具，无论构型优化、性质预测、复杂的动力学模拟和量子力学计算, 我们都可以通过一些简单易学的操作来得到切实可靠的数据。通过算法演示、资料调研和课 堂讨论，在重点了解几种基本计算方法的基础上，对各种类型材料的建模、计算和性能分析 有大致的了解。人工智能与材料计算课程教学分为课堂教学和操作实验课两部分，结合自主学习， 针对计算材料学的理论及应用实际，了解计算材料学基本概念，学习计算材料学基础知识, 掌握计算材料学的结构特征

7、、特点，了解各种计算材料学的特殊性能，掌握模型材料结构与 性能之间的关系，掌握常见的材料的物理、化学性质，了解材料科学在日常生活中的应用。培养学生运用材料科学理论的基础知识和人工智能计算方法来分析和解决材料工程领域实 际问题的能力。具体途径和方法如下：1、课堂教学主要讲述计算材料学的基本概念、基本原理、常见算法、材料的多尺度模 拟计算。熟悉材料计算的常用软件，并将生产应用中的各种应用实例融入教学中，使学生更 加容易理解抽象的算法知识，提高学习计算材料学的兴趣。在课堂教学中，充分引入互动环 节，提高教学效果。2、通过课堂讲解、提问和探究性分组作业，培养学生解决工业实际问题的数学模型建 立的能力、

8、形成良好的思维习惯；培养分析和处理实验数据的能力和团队协作能力。3、在自主开发的虚拟仿真软件人工智能与材料计算平台上，通过上机实际操作, 练习使用不同的算法和程序，培养学生亲自动手探究解决科研和工业生产中的复杂工业问题 的能力。4、通过双语讲解、课堂分组讨论和学生课堂演讲练习，培养学生在英语语境下对材料 计算的专业问题和国外同行进行交流和沟通的能力。三、课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度毕业要求5-1毕业要求5-2毕业要求5-3毕业要求5-4毕业要求10-3课程目标（1）1 *0.20课程目标（2）1*0.201*0.10课程目标（3）1*0.201*0.10

9、课程目标（4）1*0.20合计0.200.200.200.200.20具体毕业要求指标点对应教学活动权重系数矩阵:毕业要求分解指标点支撑权重（5）使用现代工具：能够针对材料的产品设计、性能检测、工艺制定 和质量管理等复杂工程问题，体现 创新意识，选择、使用适当的计算5-1能够掌握解决复杂工程问题的专业现代仪器、 信息技术工具和模拟计算软件的原理与方法，理 解其局限性；0.25-2能够使用通用工程软件工具（如PythonMatlab等）进行设计、计算和分析复杂工程问题；0.2机模拟技术、互联网技术、信息技 术工具和材料专用分析软件，对新 材料的产品设计、性能检测、工艺 制定和质量管理等多方面复杂

10、工程 问题进行计算模拟和分析，了解新 材料计算领域的前沿理论与发展趋 势。5-3能够运用材料分析模拟软件（如VASP、Material Studio Thermo-Calc 等）进行复杂工 程问题的检测及数据分析与处理；0.25-4能够对具体对象选用现代工具,模拟解决材料 的专业问题，计算并预测新材料的性能，理解使 用工具的局限性。0.2（10）沟通：能够就新材料的产品 设计、性能检测、工艺制定和质量 管理等多方面的复杂工程问题，与 材料类行业的同行及社会公众进行 有效沟通和交流，并具备一定的国 际视野，能够在跨文化背景下进行 沟通和交流。10-3具备跨文化交流的语言和书面表达能力，能 够就新

11、材料计算的专业问题，在跨文化背景下进 行沟通和交流。0.2注：支撑强度分别填写H、M、L （其中H表示支撑程度高、M为中、L为低）或权重系数。四、课程主要内容与基本要求知识点主要内容基本要 求对应的课程目 标1.人工智能和材 料计算简介为什么要使用计算机模拟材料的研发L1课程目标（1）（4）什么是人工智能和机器学习L1课程目标（1）多尺度模拟计算基本原理L1课程目标（1）材料基因组大数据库L1课程目标（1）人工智能算法的分类L1课程目标（1）计算模拟软件和算法的应用L1课程口标（1）2.人工智能算法人工智能决策树和贝叶斯方法L2课程目标（2）随机森林算法L2课程目标（2）人工智能神经网络L3课

12、程目标（2）人工智能深度学习L3课程目标（2）Python常用命令L3课程目标（2）算法实例演小L3课程目标(3)(4)3.人工智能结合 第一性原理计 算从头算的基本原理L2课程目标(1)第一性原理计算的常用软件L2课程目标(2)Material Studio各模块介绍及使用L3课程目标(2)(3)Linux的常用命令L3课程目标(2)(3)VASP的基本操作L3课程目标(2)(3)计算实例演示L3课程目标(2)(3)上机操作实践L3课程目标(3)(4)4.人工智能结合相图计算CALPHAD基本原理L2课程目标(1)Thermo-Calc计算方法L3课程目标(2)Database 建立(TDB

13、 模块)L3课程目标(2 )(3)平衡计算模块(POLY)L3课程目标(2)(3)相图计算实例演示L3课程目标(2)(3)上机操作实践L3课程目标(3)(4)5.人工智能结合 多尺度计算多尺度计算的基本框架L2课程目标(1)Molecular Dynamics分子动力学模拟L2课程目标(2)Phase Field Modeling 相场模拟L2课程目标(2)Finite element有限元模拟L2课程目标(2)High Throughput高通量计算实例演示L2课程目标(2)上机操作实践L3课程目标(3)(4)6.用机器学习进 行材料计算用机器学习进行材料设计的原理L2课程目标(1)机器学习

14、材料设计的常用算法L2课程目标(2)机器学习研究材料科学算法案例L3课程目标(2)(3)机器学习研究化学常用算法案例L3课程目标(2)(3)算法实例演示L3课程目标(2)(3)上机操作实践L3课程目标(3)(4)(基本要求：L1-理解,L2-掌握,L3-熟练掌握)五、课程教学学时安排章节号教学内容学时数章节学时学生任务第一章人工智能和 材料计算简 介为什么要使用计算机模拟计算12课堂讨论课后作业什么是人工智能和机器学习多尺度模拟计算基本原理材料基因组大数据库1人工智能算法的分类计算模拟软件和算法的应用第2章人工智能算法人工智能决策树和贝叶斯方法16课堂讨论课后作业上机操作实践随机森林算法1人工

15、智能神经网络1人工智能深度学习1Python常用命令1算法实例演示1第3章人工智能结合第一性原理计算从头算的基本原理16课堂讨论课后作业上机操作实践第一性原理计算的常用软件Material Studio各模块及使用1Linux的常用命令1VASP的基本操作1计算实例演示1上机操作实践1第4章人工智能结合相图计算CALPHAD基本原理14课堂讨论课后作业上机操作实践Thermo-Calc计算方法Database 建立(TDB 模块)1平衡计算模块(POLY)相图计算实例演示1上机操作实践1第5章人工智能结合多尺度模多尺度计算的基本框架16课堂讨论课后作业上机操作实践分子动力学模拟1相场模拟1拟计

16、算有限元模拟1高通量计算实例演示1上机操作实践1第6章用机器学习 进行材料计 算用机器学习进行材料设计的原理16课堂讨论课后作业上机操作实践机器学习材料设计的常用算法1机器学习研究材料科学算法案例1机器学习研究化学常用算法案例1算法实例演示1上机操作实践1总复习复习各章知识点，讲解相关应用12课堂分组讨论分小组讨论1总课时32六、考核方式及成绩评定考核内容考核方式评定标准（依据）占总成 绩比例过程考核到课率学生课程平时成绩考核细则10%课堂提问和讨论以英语提问，英语回答的形式进行课堂提问； 学生上台演讲；学生分组讨论。平时成绩考核 细则。10%上机操作实践基于自主研发的虚拟仿真软件人工智能与材

17、 料计算，学生上机进行探究性实践操作；生成 相应的探究性实验报告。10%平时作业1）课后习题，以作业完成情况百分制打分。2）探究系列分组作业，根据报告情况评定。10%线上和课堂测验线上测验、课堂测验，以选择题为主，适当布 置主观题。10%期末考核闭卷试卷参考答案和评分标准50%考核类别考试成绩登记 方式百分制七、推荐教材与主要参考书（一）、推荐教材：1 自编教材Machine Learning and Computational Materials，作者：程芳。（二）、主要参考书：1、Computational Materials Science： An Introduction,作者：Jun

18、e Gunn Lee,出版社： CRC Press o2、Materials Informatics-Methods, Tools, and Applications，作者：Olexandr Isayev, 出 版社：Wiley-VCH,出版日期：20190828。3、Multiscale Modelling Methods for Applications in Materials ScienceL 作者：Ivan Kondov, Godehard Sutmann, Mitglied der Hei； 出版社：Forschungszentrum Julich GmbHo4、Materials

19、 Modelling using Density Functional Theory： Properties and Predictions； 作 者：Giustino, Feliciano；出版社：Oxford University Press, USAo5、VASP the GUIDE，官方操作手册，2018版。6 （Computational Thermodynamics of Materials,作者：Zi-Kui Liu, Yi Wang ；出版社： Cambridge University Press；出版时间：2016。7、Computational thermodynamics

20、: the CALPHAD method； 作者：Sundman, Bo,Lukas, Hans Leo,Fries, Suzana G.； 出 版社： Cambridge University Presso8、（Phase equilibria, phase diagrams and phase transformations their thermodynamic basis， 作者：Mats Hillert；出版社：Cambridge University Press （2008）。9、（Phase diagrams and thermodynamic modeling of solut

21、ions，作者：Pelton, Arthur D； 出版社:Elsevier （2019）o10Alloys and Intermetallic Compounds From Modeling to Engineering，作者：Cristina Artini ；出版社：CRC Press。11 Computational Physics Simulation of Classical and Quantum SyStems，作者：Scherer, Philipp O J；出版社：Springer；出版时间：2022 年 09 月。12、Machine learning in materials science,作者： Abby L. Parr ill and Kenny B. LipkowitZo 出版社： Reviews in Computational Chemistry, Volume 29, First Edition o13、材料学的纳米尺度计算模拟：从基本原理到算法实现，作者：单斌、陈征征、陈 蓉；出版社：华中科技大学出版社；出版时间：2016年04月。14、计算材料科学导论一原理与应用，作者：（美）理查德莱萨（Richard LeSar）著；姚曼等；译出版社：科学出版社；出版时间:2022年09月。