本课程旨在简明扼要地概述材料科学、计算科学和信息科学交叉领域的新兴学科--材料信息学。课程将关注这一新领域在加速材料开发和应用方面带来的具体机遇。文章特别强调了跨越多个长度/结构尺度的分层内部结构材料，以及为这些材料建立可逆的过程-结构-性能（PSP）联系所涉及的障碍。更具体地说，论文认为，现代数据科学（包括高级统计、降维和元模型的制定）和创新的网络基础设施工具（包括集成平台、数据库和用于加强跨学科团队成员之间合作的定制工具）在应对上述挑战方面可能会发挥关键和举足轻重的作用。
材料数据科学与信息学
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该课程共有6个模块
课程开始前的注意事项
涵盖的内容
6篇阅读材料
- 学习和了解先进材料开发的历史范例，同时强调亟需采用新方法，将数据科学和信息学作为连接计算模拟和实验的粘合剂，以加快材料的发现和开发过程 - 了解 21 世纪在加速材料发现和开发方面出现的重要国家和国际倡议，以及这些倡议有望如何为新产品能力和上市时间带来颠覆性变革。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业2个讨论话题
- 了解属性、结构和工艺空间 - 了解工艺-结构-属性之间的联系 - 了解材料知识的含义 - 了解数据科学在材料知识系统中的作用 - 概述数据科学的方法和主要组成部分 - 了解一门新学科 - 材料数据科学
涵盖的内容
6个视频1个作业
- 学习材料结构及其数字表示 - 学习如何计算 2 点统计 - 学习如何使用主成分分析来降低维度 - 理解同质化和定位概念
涵盖的内容
6个视频1个作业
本模块以两相复合材料为例，演示了均质化问题
涵盖的内容
2个视频1个作业
- 了解材料创新系统和网络基础设施 - 回顾材料数据库、电子协作平台和代码库 - 了解为什么需要集成工作流程 - 定义元数据、结构化数据和非结构化数据 - 了解电子协作的可用服务
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料1个作业2个讨论话题
位教师
授课教师评分
4.6 (87个评价)
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状态：免费试用Arizona State University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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RR
5
已于 Sep 22, 2018审阅
Machine learning part and its application to material science was interesting but informative contents like material dev eco system and whole week 1 was more informative than logical
BB
4
已于 Mar 27, 2020审阅
the course is nice and useful, but is very tough. You require a good knowledge of statistics, computation, and material science to make it through it.
RV
5
已于 Jan 8, 2024审阅
A good summary of the present challenges and need for Active learning and advanced ways of material development by leveraging the data and physics
常见问题
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