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PART.01 在材料科学和机器学习交叉领域中，机器学习技术正在不断革新材料发现的方式。这门课程旨在利用计算技术和数据科学方法，尤其是机器学习技术，来应对传统材料研发面临的复杂设计和高成本问题。 机器学习正成为材料科学的关键工具，通过挖掘和理解材料的构效关系，实现更为精准和高效的材料设计。例如，Butler等人（Nature, 2018）讨论了机器学习在材料科学中从数据采集、建模到预测的应用框架，为材料设计提供了强有力的计算支持。 数据驱动的机器学习方法对材料设计具有显著潜力。 Kim等人（Nature Communications, 2020）展示了如何通过高维材料数据与模型的结合来预测材料特性和合成路线。 与之相似，Agrawal等人（Nature Reviews Materials, 2016）通过数据集成和建模实现了材料特性的预测，大大减少了试错法的时间和经济成本。 随着材料研
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