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。
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

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

从 化学 浏览更多内容
- 状态:免费试用
Arizona State University
- 状态:免费试用
Arizona State University
- 状态:免费试用
Arizona State University
- 状态:预览
Shanghai Jiao Tong University
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
349 条评论
- 5 stars
64.46%
- 4 stars
25.78%
- 3 stars
6.59%
- 2 stars
2%
- 1 star
1.14%
显示 3/349 个
已于 May 31, 2020审阅
It includes ausam information in structured manner to learn the subject easily.
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
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.
常见问题
要获取课程资料、作业和证书,您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听,或申请资助。课程可能提供 "完整课程,无证书"。通过该选项,您可以查看所有课程资料,提交必要的评估,并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。
购买证书后,您就可以访问所有课程资料,包括已评分的作业。完成课程后,您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--您可以从那里打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
是的。在特定的学习课程中,如果您付不起注册费,可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金,您可以在说明页面找到申请链接。
更多问题
提供助学金,