USC机器学习理学硕士：首个材料与机器融合项目

　　USC机器学习理学硕士怎么样?

　　隶属学院：南加大Viterbi工程学院Mork Family化学工程和材料科学系开设

　　项目定义：材料工程-机器学习理学硕士是将材料建模、模拟和机器学习结合在一起，成为材料发现和网络制造的新范式，材料工程结合机器学习是一个新兴的领域。

　　符合人群：拥有材料科学、化学工程、机械工程、土木或环境工程、工业工程、物理和化学专业理学学士学位的学生，以及计划将机器学习应用于研究和开发的业内员工，都是该项目的理想人选。

　　学习领域：

　　机器学习的基础知识，包括监督和无监督机器学习、回归和分类，以及主动学习和强化学习;

　　深度学习方法及其应用;

　　模拟和机器学习项目：使用数据库对材料属性进行发现和建模。

　　项目时长：1.5-2年

　　课程设置：12学分核心课程+8-16学分材料科学选修课程+0-8分工程选修课程

　　核心课程（12学分）

　　MASC 515 材料的机器学习基础 4学分

　　MACS 520 深度学习的数学方法 4学分

　　MASC 575 材料原子模拟的基本原理 4学分

　　材料科学选修课程(8-16学分)

　　学生必须从以下选修课列表中完成8-16学分

　　MASC 501 固态 4学分

　　MASC 502 高级固态 3学分

　　MASC 503 材料热力学 4学分

　　MASC 504 扩散与相位平衡 4学分

　　MASC 505 晶体与各向异性的关系 4学分

　　MASC 506 半导体物理 4学分

　　MASC 512 薄膜科学与技术 4学分

　　MASC 534 材料特性分析 4学分

　　MASC 535L 透射电子显微镜 4学分

　　MASC 551 工程材料的力学行为 4学分

　　MASC 559 蠕变 3学分

　　MASC 560 疲劳与断裂 3学分

　　MASC 561 位错理论与应用 4学分

　　MASC 562 失效分析 3学分

　　MASC 564 复合材料加工 4学分

　　MASC 570 光伏太阳能转换简介 3学分

　　MASC 576 材料和过程的分子动力学模拟 4学分

　　MASC 583 材料选择 4学分

　　MASC 599 特别课题 2, 3, 4学分 (经课程顾问批准)

　　MASC 601 高级半导体器件物理学 4学分

　　MASC 610 分子束外延技术 3学分

　　PTE 586 人工智能和机器学习在油田作业中的应用 3学分

　　工程选修课程(0-8学分)

　　学生可以从以下非材料科学选修课清单中完成最多8个学分。经系里批准，可以有8个学分选择400-level级别的课程。

　　AME 503 高级机械设计 3学分

　　AME 509 弹力的应用 4学分

　　AME 525 工程分析 4学分

　　AME 526 工程数学方法导论II 4学分

　　AME 546 制造装配设计 4学分

　　AME 577 可持续发展的能源和动力调查 3学分

　　AME 578 现代替代能源转换装置 3学分

　　ASTE 557 航天器结构强度和材料 3学分

　　BME 510 蜂窝系统工程 4学分

　　CE 507 固体力学 I 4学分

　　CE 546 复合材料的结构力学 2学分

　　CHE 501 化学工程系统的建模和分析 4学分

　　CHEM 630 电化学能源系统的基本原理 2学分

　　CHEM 632 表面化学和电催化简介 2学分

　　EE 471 工程师应用量子力学 4学分

　　EE 504L 固态处理和集成电路实验室 4学分

　　EE 507 微纳制造技术 4学分

　　EE512 随机过程 3学分

　　EE 529 光学 4学分

　　EE 531 非线性光学 4学分

　　EE 537 现代固态器件 4学分

　　EE601 高级半导体器件物理学 4学分

　　EE 607 微机电系统 4学分

　　EE 612 纳米技术的科学和实践 3学分

　　ENE 505 能源与环境 4学分

　　ISE 510 高级计算设计和制造 3学分

　　ISE 515 工程项目管理 3学分

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