请于截止日期前将作业提交至助教邮箱（1120250579@mail.nankai.edu.cn），并抄送至授课教师邮箱（ke.yang@nankai.edu.cn）。邮件主题请使用：AI与能源+PSn+学号+姓名，其中n为作业的序号（n = 1–5）；作业文档请命名为“PSn-学号-姓名 .docx”。
Problem Set 1 (截止日期: 2025/10/19）
请于截止日期前将作业提交至助教邮箱（1120250579@mail.nankai.edu.cn），并抄送至授课教师邮箱（ke.yang@nankai.edu.cn）。邮件主题请使用：AI与能源+PSn+学号+姓名，其中n为作业的序号（n = 1–5）；作业文档请命名为“PSn-学号-姓名 .docx”。
Problem Set 1 (截止日期: 2025/10/19）
教学目标：
本课程面向能源动力、化学工程和化学等专业的研究生，旨在介绍人工智能 (AI) 的基本概念、技术和应用，并深入探讨 AI 在能源领域的应用前景和挑战，特别是结合电池储能在绿色低碳的可再生能源技术中应用背景，重点讲解 AI 在电池储能系统中的应用。课程内容涵盖 Python 编程基础、人工智能基础、机器学习、深度学习、以及 AI 在能源优化、能源创新和新兴领域中的应用。
课程注重理论与实践相结合，培养学生利用 AI 技术解决能源领域实际问题的能力。通过学习本课程，学生将掌握 Python 编程语言基础，了解人工智能的基本概念、发展历史、主要技术和方法，熟悉 AI 在能源领域的应用现状和发展趋势，并具备利用 AI 技术解决能源领域实际问题的初步能力，为未来从事能源与人工智能交叉领域的研究和工作打下坚实基础。
教学安排：
| 课次 No. | 教学周 Week | 日期 Date | 教学内容及思政内容 Teaching Content & Ideological and Political Content | 对应教学目标 Corresponding Teaching Objectives | Assignments |
| 1 | 2 | 9.14 | 课程简介和考核要求 AI与能源 | 人工智能 (AI) 的 基本概念 | |
| 2 | 3 | 9.21 | 机器学习方法： 基本回归和分类算法 | 机器学习 | |
| 3 | 4 | 9.28* | 机器学习方法： 决策树、集成学习 | 机器学习 | 作业1 |
| 4 | 5 | 10.05 | 国庆放假 | ||
| 5 | 6 | 10.12 | Python 编程基础 Scikit-learn、Keras和TensorFlow等机器学习框架 | Python 机器学习 | |
| 6 | 7 | 10.19 | 机器学习方法： 聚类分析、降维方法、支持向量机 | 机器学习 | 作业2 |
| 7 | 8 | 10.26* | 机器学习实例 | 人工智能应用 | |
| 8 | 9 | 11..02* | 神经网络基础 | 深度学习 | 作业3 |
| 9 | 10 | 11.09 | 深度学习与卷积神经网络 | 深度学习 | |
| 10 | 11 | 11.16 | 时间序列与循环神经网络 | 深度学习 | 作业4 |
| 11 | 12 | 11.23* | AI的能耗 | 智能电网 | |
| 12 | 13 | 11.30* | AI在能源优化中的应用 | 智能电网 | 作业5 |
| 13 | 14 | 12.07 | AI在能源创新中的应用 | 智慧能源 电化学储能 | |
| 14 | 15 | 12.14 | AI与能源的新兴主题 | 智慧能源、能源政策 | |
| 15 | 16 | 12.21 | 文献汇报 （8位同学） | 汇报总结项目成果 | 课程展示 |
| 16 | 17 | 12.28 | 文献汇报 （6位同学），课程项目简介 | 汇报总结项目成果 | 课程展示 |
参考教材：
考核方式：
05132018001AI与能源
授课教师：阳科
Email: ke.yang@nankai.edu.cn
答疑时间： 星期一 9:00-10:00
办公室：化学楼中楼901
阅读材料
课堂展示
课程项目
Our group attended the 35th Chinese Chemical Society (CCS) Congress in Chongqing from April 11 to 14.
We took a photo with Prof. Jun Li from Tsinghua University after his plenary talk (From left to right: Luqiang Wang, Xiangxiang Gao, Ke Yang, Prof. Li, Yujie Chen, and Shaoqin Zhang).
