AI赋能锂电：机器学习加速电池技术革新

1. 了解锂离子电池的基本原理和特性，以及机器学习在电池技术中的应用背景。通过学习Python编程语言，使学员能够熟练使用基础语法、函数、模块、包和面向对象编程，熟悉并掌握机器学习库。

2. 理解神经网络的基础知识，包括激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播，并能够使用Pytorch构建全连接神经网络，掌握深度学习中的正则化技术、优化算法和超参数调优方法，了解并能够应用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、Transformer架构、生成对抗网络和变分自编码器。

3. 培养在锂离子电池正极材料特性工程方面的实战能力。通过实战项目，使学员能够使用机器学习技术预测锂离子电池性能、稳定性，并进行电池性能分类。理解如何将机器学习与分子动力学模拟、第一性原理计算以及实验数据结合，以加速新材料的发现和电池性能的优化。

4. 电池管理系统（BMS）的智能化学习：了解BMS的功能与组成，并能够应用机器学习技术进行电池充放电策略的优化。培养使用机器学习技术进行锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计。

5. 拓宽国际视野，接触和学习国际上的先进研究成果。培养具备跨学科整合能力的学员，能够在锂离子电池、深度学习、数据科学等领域之间架起桥梁，开展创新性研究。