更新時間：2024-10-06 15:57:57作者：留學之路
項目定義：材料工程-機器學習理學碩士是將材料建模、模擬和機器學習結合在一起，成為材料發現和網絡制造的新范式，材料工程結合機器學習是一個新興的領域。
符合人群：擁有材料科學、化學工程、機械工程、土木或環境工程、工業工程、物理和化學專業理學學士學位的學生，以及計劃將機器學習應用于研究和開發的業內員工，都是該項目的理想人選。
學習領域：
機器學習的基礎知識，包括監督和無監督機器學習、回歸和分類，以及主動學習和強化學習;
深度學習方法及其應用;
模擬和機器學習項目：使用數據庫對材料屬性進行發現和建模。
項目時長：1.5-2年
課程設置：12學分核心課程+8-16學分材料科學選修課程+0-8分工程選修課程
核心課程（12學分）
MASC 515 材料的機器學習基礎 4學分
MACS 520 深度學習的數學方法 4學分
MASC 575 材料原子模擬的基本原理 4學分
材料科學選修課程(8-16學分)
學生必須從以下選修課列表中完成8-16學分
MASC 501 固態 4學分
MASC 502 高級固態 3學分
MASC 503 材料熱力學 4學分
MASC 504 擴散與相位平衡 4學分
MASC 505 晶體與各向異性的關系 4學分
MASC 506 半導體物理 4學分
MASC 512 薄膜科學與技術 4學分
MASC 534 材料特性分析 4學分
MASC 535L 透射電子顯微鏡 4學分
MASC 551 工程材料的力學行為 4學分
MASC 559 蠕變 3學分
MASC 560 疲勞與斷裂 3學分
MASC 561 位錯理論與應用 4學分
MASC 562 失效分析 3學分
MASC 564 復合材料加工 4學分
MASC 570 光伏太陽能轉換簡介 3學分
MASC 576 材料和過程的分子動力學模擬 4學分
MASC 583 材料選擇 4學分
MASC 599 特別課題 2, 3, 4學分 (經課程顧問批準)
MASC 601 高級半導體器件物理學 4學分
MASC 610 分子束外延技術 3學分
PTE 586 人工智能和機器學習在油田作業中的應用 3學分
工程選修課程(0-8學分)
學生可以從以下非材料科學選修課清單中完成最多8個學分。經系里批準，可以有8個學分選擇400-level級別的課程。
AME 503 高級機械設計 3學分
AME 509 彈力的應用 4學分
AME 525 工程分析 4學分
AME 526 工程數學方法導論II 4學分
AME 546 制造裝配設計 4學分
AME 577 可持續發展的能源和動力調查 3學分
AME 578 現代替代能源轉換裝置 3學分
ASTE 557 航天器結構強度和材料 3學分
BME 510 蜂窩系統工程 4學分
CE 507 固體力學 I 4學分
CE 546 復合材料的結構力學 2學分
CHE 501 化學工程系統的建模和分析 4學分
CHEM 630 電化學能源系統的基本原理 2學分
CHEM 632 表面化學和電催化簡介 2學分
EE 471 工程師應用量子力學 4學分
EE 504L 固態處理和集成電路實驗室 4學分
EE 507 微納制造技術 4學分
EE512 隨機過程 3學分
EE 529 光學 4學分
EE 531 非線性光學 4學分
EE 537 現代固態器件 4學分
EE601 高級半導體器件物理學 4學分
EE 607 微機電系統 4學分
EE 612 納米技術的科學和實踐 3學分
ENE 505 能源與環境 4學分
ISE 510 高級計算設計和制造 3學分
ISE 515 工程項目管理 3學分