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
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Sciences des données et informatique des matériaux

Instructeur : Dr. Surya Kalidindi
19 505 déjà inscrits
351 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Ingénierie des procédés
- Catégorie : Intégration des données
- Catégorie : Partage des données
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Infrastructure de données
- Catégorie : Science des matériaux
- Catégorie : Informatique
- Catégorie : Analyse structurelle
- Catégorie : Procédés de fabrication
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Logiciel de collaboration
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Il y a 6 modules dans ce cours
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Statut : PrévisualisationGeorgia Institute of Technology
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : PrévisualisationShanghai Jiao Tong University
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Avis des étudiants
- 5 stars
64,38 %
- 4 stars
25,92 %
- 3 stars
6,55 %
- 2 stars
1,99 %
- 1 star
1,13 %
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Révisé le 17 juil. 2020
Great initiative of creating this course! If you're curious about the idea of combining materials science and data science, this course is for you. Enjoy!
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
Révisé le 27 mars 2020
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.
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