刘钊
上海交通大学长聘副教授、博士生导师，研究方向为智能设计、大数据分析、智能制造；主持国家自然科学基金、国家重大科技专项等科研项目 20 余项；获 Reddot Award 红点大赛最佳设计奖、IF 设计奖等国内外设计大奖 20 余项；发表学术论文 110 余篇，拥有发明专利授权 20 余项，出版机械工程创新人才培养系列教材《先进设计理论与方法》；入选斯坦福大学发布的前 2% 全球顶尖科学家榜单。
韩维建
南京工业大学教授，上海交通大学、重庆大学和南京理工大学客座教授，西交利物浦大学业界博士导师；长三角先进材料研究院工业应用材料大数据事业部总监，带领团队致力于将人工智能应用于解决结构材料的工程问题、建设工业应用材料大数据平台及开发数据驱动的算法和软件；曾任福特中国研究与技术总监，主持并完成了 100 多个福特大学研发项目；出版汽车工程专业系列丛书8部，发表学术论文50余篇，2024年应邀担任上海大学Advances in Manufacturing期刊AI for Engineering特刊的主编。
王卓
成都材智科技有限公司董事长、总经理，长三角先进材料研究院材料智能设计平台负责人，中国材料研究学会青年委员会理事，CSTM 材料基因组通则委员会专家委员；作为核心成员参与了中国科学院材料基因组工程咨询课题、中国工程院战略新兴产业咨询课题等国家级战略研究，主持承担了科技部科技助力经济 2020重点专项材料基因组工程材料数字化平台、国防科技工业核动力技术创新中心科研项目等国家级课题；发表学术论文 10 篇，拥有发明专利授权 4 项，获得冶金科技进步奖二等奖 1 项。
第1章 绪论// 001
1.1 人工智能的应用和发展 // 002
1.2 材料工程的特点和瓶颈 // 004
1.3 计算材料科学的基础概念 // 005
1.4 集成计算材料工程介绍 // 007
1.5 人工智能应用于材料科学与工程的内涵与意义 // 009
第2章 人工智能应用于材料科学与工程的技术体系// 013
2.1 人工智能应用于材料科学与工程的基本框架 // 014
2.2 人工智能应用于材料科学与工程的理论基础 // 016
2.3 人工智能应用于材料科学与工程的设计原则 // 021
2.4 人工智能应用于材料科学与工程的关键技术 // 025
第3章 材料工程中大数据来源与治理技术// 029
3.1 大数据基本概念和理论 // 030
3.2 材料大数据来源与获取 // 034
3.3 材料大数据预处理技术 // 036
3.4 有效材料数据生成技术 // 040
3.5 材料大数据挖掘技术 // 051
3.6 大数据可视化技术 // 056
第4章 材料工程中应用的人工智能技术// 059
4.1 面向材料工程应用的监督学习方法 // 060
4.2 面向材料工程应用的无监督学习方法 // 078
4.3 面向材料工程应用的强化学习方法 // 094
4.4 面向材料工程应用的集成学习方法 // 111
4.5 面向材料工程应用的深度学习技术方法 // 120
第5章 材料工程中应用的智能优化设计技术// 127
5.1 基本概念和理论 // 128
5.2 进化算法 // 135
5.3 群智能优化算法 // 145
5.4 其他智能优化算法 // 159
5.5 多目标优化方法 // 172
5.6 不确定性优化 // 177
5.7 不确定性优化设计 // 199
第6章 人工智能驱动的材料工程应用案例// 205
6.1 硬件支持与算力资源需求 // 206
6.2 人工智能在金属材料中的应用 // 217
6.3 人工智能在复合材料中的应用 // 230
6.4 人工智能在连接件及其结构方面的应用 // 237
第7章 大模型技术在材料工程中的应用// 245
7.1 大模型基础能力与关键技术 // 246
7.2 大模型在材料科学中的预训练与适配 // 253
7.3 材料大模型智能体的构建 // 263
7.4 材料大模型智能体的应用 // 270
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