（一）AI重构新材料科研创新与技术迭代路径

1.AI驱动新材料创新发现底层逻辑与技术路径；

2.人工智能赋能材料多尺度智能设计技术应用；

3.基于AI技术的材料表征与性能智能预测；

4.生成式AI逆向设计、创制技术实践方法；

5.材料垂类AI大模型类比与核心能力解析。

（二）AI赋能材料配方迭代与产业化智能制备

1.数据与知识驱动的材料智能创制技术；

2.AI辅助配方配比智能迭代与最优方案输出；

3.AI关键制备工艺参数智能筛选与优化技术应用；

4.人工智能辅助材料智能化实验与设计；

5.AI自主实验室体系建设与实践案例解析；

6.AI赋能材料产业精准制备与智能化升级路径。

（三）AI辅助材料多模态数据建模技术与实战应用

1.材料专属数据体系解析与标准化处理规范；

          2.基于AI编程语言的材料数据处理技术实践；

3.主流材料数据建模技术实战：机器学习与深度学习；

4.智能学习模型赋能材料研发实操：主动学习与生成式模型；

5.大小模型协同创新体系赋能材料设计与实践。

（四）AI材料模型构建与低代码智能体搭建

1.AI材料垂域模型基座与构建方法；

2.AI材料垂域大模型参数调优、精度评测；

3.基于低代码平台的AI智能体构建；

4.AI专属智能体场景落地实操应用。

（五）人工智能赋能材料实践标杆参访组织学员前往相关单位实验室与领先标杆项目开展深度现场教学，系统提升学习实效，增强实践能力，明晰发展路径。