《机器学习在材料科学中的应用》五讲导读：这是一门面向材料科研、但无需机器学习基础的入门实操课。课程不堆砌复杂数学，而是围绕“如何真正用起来”，带你从机器学习基本概念、AI/ML/DL关系和数据驱动研究范式出发，快速掌握获取数据、数据处理、选择方法、训练模型、分析结果的全流程。你将在 Anaconda 与 Jupyter 中动手实践，学习随机森林分类与回归，完成材料形成能预测、特征筛选、超参数调优、特征重要性和结果可视化；还会接触 GAP 机器学习势函数，了解用 Docker 安装、准备 XYZ 训练集并进行拟合。适合希望通过机器学习提升材料性能预测、筛选与模拟效率的研究生和科研人员。学完后，你能建立材料机器学习的基本认知，跑通经典案例，并把方法迁移到自己的研究问题中。