機器學習於材料資訊的應用
Machine Learning on Material Informatics
學期
112-2
學分
3
學分
當期課號
536315
永久課號
ENMS30035
開課單位
材料科學與工程學系
授課教師
李玟頡、陳南佑
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 機器學習於材料資訊的應用 CS-PC2 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
介紹機器學習與材料資訊之關係,引導學生運用機器學習來處理材料資訊研究上所遭遇到的問題,學生有實際操作的機會,熟悉機器學習的架構。
先修科目
計算機概論、工程數學
教學方式
機器學習應用於材料資訊的講授、應用案例的上機實作。
評分方式
個人課堂作業(30%) 小組期中提案(10%) 小組期末簡報(30%) 小組期末書面報告(30%)
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction of material informatics. |
| 第 2 週 | Introduction of machine learning. |
| 第 3 週 | Machine learning: regression; loss function; logistic regression; forward propagation; backward propagation. |
| 第 4 週 | Machine learning: gradient descent; optimizers; cross validation; overfitting; batch normalization. |
| 第 5 週 | Classification vs clustering: K-means; modularity; isomap; Dijkstra's algorithm. |
| 第 6 週 | Classification vs clustering: MNIST classification; hierarchical clustering. |
| 第 7 週 | Classification vs clustering: CNN (Convolutional Neural Network). Case study: image classification - nano particles. |
| 第 8 週 | Case study: image classification - 3D IC. Explainable AI: LRP (Layer-wise Relevance Propagation). |
| 第 9 週 | Case study: material properties prediction - hardness & autoencoder. |
| 第 10 週 | Midterm report. |
| 第 11 週 | Case study: image segmentation & U-Net. Case study: image reconstruction. |
| 第 12 週 | Case study: process improvement and optimization - device modeling and quantum transport in semiconductor. |
| 第 13 週 | Case study: hybrid networks - 7nm-FinFET; inverse device design and device simulations in semiconductor. |
| 第 14 週 | Case study: AI aided generative design - dental implants. Case study: time series prediction - battery life prediction. |
| 第 15 週 | Case Study: AI aided material design - passive daytime radiative cooling (PDRC); Reinforcement Learning. |
| 第 16 週 | Final report. |
教科書
講義