Ce cours vise à fournir un aperçu succinct de la discipline émergente de l'informatique des matériaux, à l'intersection de la science des matériaux, de la science informatique et de la science de l'information. L'attention est attirée sur les opportunités spécifiques offertes par ce nouveau domaine dans l'accélération des efforts de développement et de déploiement des matériaux. L'accent est mis en particulier sur les matériaux présentant des structures internes hiérarchiques couvrant plusieurs échelles de longueur/structure et sur les obstacles à l'établissement de liens processus-structure-propriété (PSP) inversibles pour ces matériaux. Plus spécifiquement, il est soutenu que les sciences des données modernes (y compris les statistiques avancées, la réduction de la dimensionnalité et la formulation de métamodèles) et les outils de cyberinfrastructure innovants (y compris les plateformes d'intégration, les bases de données et les outils personnalisés pour l'amélioration des collaborations entre les membres d'équipes interdisciplinaires) sont susceptibles de jouer un rôle critique et central dans la résolution des défis susmentionnés.

Sciences des données et informatique des matériaux

Sciences des données et informatique des matériaux

Instructeur : Dr. Surya Kalidindi
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352 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Partage des données
- Catégorie : Science des matériaux
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Intégration des données
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Analyse structurelle
- Catégorie : Procédés de fabrication
- Catégorie : Ingénierie des procédés
- Catégorie : Infrastructure de données
- Catégorie : Informatique
- Catégorie : Statistiques
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Logiciel de collaboration
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Statut : PrévisualisationShanghai Jiao Tong University
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Avis des étudiants
- 5 stars
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Révisé le 7 sept. 2020
I take this opportunity to express sincere gratitude to Dr Surya Kalidindi. Thank you COURSERA yet again.
Révisé le 11 juil. 2024
This course effectively bridged the gap between materials science and data-driven methodologies, introducing advanced techniques for managing and analyzing complex materials data.
Révisé le 22 sept. 2018
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
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