如果你也想把机器学习真正用到材料数据分析、性能预测、论文复现和课题推进里，而不是只停留在“听过概念、跑过代码”的阶段，这次课程可以帮你把方法补起来。

我们的课程和市面上其他课程的差距在哪？

指南针学院这门机器学习课程围绕材料性质预测展开，带大家学习数据整理、特征构建、模型训练、结果解释和候选材料筛选。目前已有清华等C9高校学员报名，课程报名即将截止！

市面上很多类似的课程其实是换汤不换药，把通用的课程内容换个名字包装成“材料AI”。

• 有些课程讲的是通用算法，案例和材料科研没什么关系；
• 有些课程一上来就讲代码和公式，0基础同学听得很吃力；
• 有些课程只带你跑一遍现成数据，回到自己的课题，还是不知道从哪里开始。

而在这门课程中，你会看到一套更贴近科研实际的路径：

实验 / 文献 / 计算数据 → 数据清洗 → 特征构建 → XGBoost建模 → SHAP解释 → 候选材料筛选

这条路径，也正是很多材料机器学习论文和AI辅助研发项目里的核心逻辑。

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课程详细介绍及课程安排

报名即可获得如下支持

为了让0基础同学更容易入门，本次课程还准备了配套学习福利。

1、赠送价值1180元Python基础课程

从基础环境、代码运行到常见操作，先把工具用顺，再进入材料机器学习实操，会更容易跟上。

2、线下课程支持无限次复听

很多人会担心自己课上听懂了，回去操作又忘了；案例跑通了，换成自己的数据又卡住了；模型结果出来了，但不知道怎么解释。

本次课程支持线下无限次复听，方便你后续反复回看、复盘代码、整理笔记，也更适合真正想把机器学习用到课题里的同学。