本书首先从整体介绍机器学习基本概念和基础工具的使用方式(sklearn和Pytorch)，使读者对机器学习有一个整体的理解；接下来结合材料设计中常见案例(比如材料性质预测等)，介绍经典机器学习算法原理、使用方式，并结合材料设计中常见案例(比如材料表征相关研究)，介绍深度学习的相关模型和使用方式。除了机器学习相关算法外，还介绍了近年来涌现的一批效果非常好的AI4Science相关工具，比如DeePMD-kit生成机器学习势函数，Uni-Mol基于transformer架构做的3D分子表征框架等，理论与实践价值兼具。