1.课程将系统引导深入理解电催化、热催化、光催化的核心原理，同时全面剖析机器学习、深度学习及图深度学习在催化领域的应用背景与适用范畴。通过 Python 语言基础与机器学习算法的专项学习，不仅能够清晰梳理机器学习从萌芽到蓬勃发展的历史脉络，洞悉其在信息时代于不同领域的多样化表现形式，更将通过实践操作，切实掌握将机器学习技术应用于科学研究的关键技能，为催化领域的前沿探索奠定坚实基础。

2.助力精准把握传统机器学习算法与深度学习算法的本质差异，熟练掌握 sklearn、torch 等主流第三方库的核心功能与应用技巧。通过系统学习与实践，将能够灵活运用树模型、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等算法模型，深度融入科学研究场景。同时，借助机器学习的可解释性分析方法，深入挖掘数据背后的科学规律，精准阐释催化反应机制，实现数据驱动与理论解析的深度融合，为科学研究提供创新分析视角与可靠技术支撑。

3.通过培养将机器学习应用在催化领域的研究思维，加速研究范式转变。将机器学习与第一性原理或者实验结合，以实现快速发现催化材料。这种结合能够充分发挥不同方法的优势，机器学习强大的数据处理和模式识别能力，可挖掘催化过程中的隐藏规律，第一性原理则能从量子力学层面揭示催化反应的本质，实验数据为模型提供真实可靠的验证基础。同时，引导学员运用迁移学习等技术，将在某一催化体系中训练得到的模型，快速应用到相似体系，实现知识的高效复用。此外，借助机器学习的可解释性研究，还能帮助学员深入理解催化反应机制，为进一步优化催化材料性能、设计新型催化体系提供理论支撑，推动催化领域朝着智能化、精准化方向迈进。