Dieser Kurs soll einen kurzen Überblick über die aufkommende Disziplin der Materialinformatik an der Schnittstelle von Materialwissenschaft, Computerwissenschaft und Informationswissenschaft geben. Die Aufmerksamkeit wird auf spezifische Möglichkeiten gelenkt, die dieses neue Gebiet bietet, um die Entwicklung und den Einsatz von Materialien zu beschleunigen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf Materialien, die hierarchische interne Strukturen aufweisen, die sich über mehrere Längen-/Strukturskalen erstrecken, sowie auf den Hindernissen, die bei der Erstellung invertierbarer Prozess-Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen (PSP) für diese Materialien bestehen. Genauer gesagt wird argumentiert, dass moderne Datenwissenschaften (einschließlich fortgeschrittener Statistik, Dimensionalitätsreduktion und Formulierung von Metamodellen) und innovative Cyberinfrastruktur-Tools (einschließlich Integrationsplattformen, Datenbanken und maßgeschneiderte Tools zur Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen interdisziplinären Teammitgliedern) wahrscheinlich eine entscheidende und zentrale Rolle bei der Bewältigung der oben genannten Herausforderungen spielen werden.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Informatik
- Kategorie: Materialien
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Datenverarbeitung
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Was Sie wissen sollten, bevor Sie den Kurs beginnen
Das ist alles enthalten
6 Lektüren
- Lernen Sie die historischen Paradigmen der Entwicklung fortschrittlicher Materialien kennen und schätzen und betonen Sie gleichzeitig die kritische Notwendigkeit neuer Ansätze, die Datenwissenschaften und Informatik als Klebstoff für die Verbindung von Computersimulationen und Experimenten nutzen, um die Prozesse der Materialentdeckung und -entwicklung zu beschleunigen. - Erfahren Sie mehr über die Entstehung der wichtigsten nationalen und internationalen Initiativen des 21. Jahrhunderts zur beschleunigten Materialentdeckung und -entwicklung und wie diese voraussichtlich eine bahnbrechende Veränderung der neuen Produktfähigkeiten und der Markteinführungszeit bewirken werden.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
- Eigenschafts-, Struktur- und Prozessräume verstehen - Prozess-Struktur-Eigenschafts-Verknüpfungen kennenlernen - Lernen, was Materialwissen bedeutet - Lernen, welche Rolle Data Science im Materialwissen-System spielt - Überblick über Ansätze und Hauptkomponenten von Data Science - Lernen, was eine neue Disziplin ist - Materials Data Sciences
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
- Lernen Sie die Materialstruktur und ihre digitale Darstellung kennen - Lernen Sie, wie man 2-Punkt-Statistiken berechnet - Lernen Sie, wie die Hauptkomponentenanalyse verwendet werden kann, um die Dimensionalität zu reduzieren - Verstehen Sie die Konzepte der Homogenisierung und Lokalisierung
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
Dieses Modul demonstriert ein Homogenisierungsproblem anhand eines Beispiels für zweiphasige Verbundwerkstoffe
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Aufgabe
- Erfahren Sie mehr über das Materialinnovationssystem und die Cyberinfrastruktur - Prüfen Sie Materialdatenbanken, Plattformen für die elektronische Zusammenarbeit und Code-Repositories - Erfahren Sie, warum integrierte Arbeitsabläufe erforderlich sind - Definieren Sie Metadaten, strukturierte und unstrukturierte Daten - Lernen Sie die verfügbaren Dienste für die elektronische Zusammenarbeit kennen
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Chemie interessieren
University of California, Davis
EIT Digital
Ball State University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 10. Mai 2020
A perfect course if one wants to pursue a research career in material science with an engineering background.
Geprüft am 22. Sep. 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
Geprüft am 8. Jan. 2024
A good summary of the present challenges and need for Active learning and advanced ways of material development by leveraging the data and physics
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