培养目标
材料工程理学硕士以机器学习为重点，适合对材料工程感兴趣的学生，包括对材料发现、设计和加工的机器学习。美国工业和网络制造业正迅速向数据驱动的材料发现和开发方向发展。材料工程与机器学习相结合是一个新兴的领域，它将材料建模、仿真和机器学习结合在一起，形成材料发现和网络制造的新范式。
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、物理和化学学士学位的学生，以及计划将机器学习应用于他们的研究和开发的工业员工，都是该项目的理想候选人。
该学位的授予符合维特比工程学院的一般要求。学生可以选择在材料科学系或航空航天与机械工程系工作。构成可接受方案的具体课程，必须事先经主管部门批准。
申请截止日期
2023春：2022.9.15
2023秋：2022.12.15
录取要求
南加州大学 材料工程(机器学习) 理学硕士| Master of Science|MSc项目录取要求：
1. 学士学位，背景为材料、材料科学、工程科学、计算机科学或相关领域。
2. GPA不低于3.0（满分为4.0）。
3. 在线申请，提交申请费。
4. 提交官方成绩单和三封推荐信（至少一封来自教授或学术导师）。
5. GRE成绩。
6. TOEFL成绩或者IELTS成绩（中国大陆公立院校豁免）。
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 材料机器学习基础 | Basics of Machine Learning for Materials | |
| 深度学习的数学方法 | Mathematical Methods for Deep Learning | |
| 材料原子模拟基础 | Basics of Atomistic Simulation of Materials | |
| 材料的表征 | Materials Characterization | |
| 透射电子显微镜 | Transmission Electron Microscopy |
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