1.電池管理技術概述
1. 電池的工作原理與關鍵性能指標
2. 電池管理系統的核心功能
3.BMS的軟件開發要點：SOC估計、SOH估計、剩余壽命預測
2.人工智能機器學習基礎
1. 人工智能的發展
2. 機器學習的關鍵概念
3.機器學習在電池管理中的應用案例介紹
3.人工智能在電池荷電狀態估計中的應用
1. 荷電狀態估計方法概述
2. 基于支持向量機的SOC估計
（1）鋰電池測試及數據集
（2）基于SVM的估計框架
（3）模型驗證和討論
3.基于神經網絡的SOC估計
（1）鋰電池數據集
（2）基于BP/CNN/LSTM神經網絡的估計框架
（3）不同輸入的對比分析
（4）不同工況/溫度的精度驗證
3. 基于遷移學習的 SOC 估計
(1) 鋰電池測試及數據集
(2) 基于深度遷移學習的SOC估計
(3)多溫度下 SOC 估計驗證
(4) 多老化點下 SOC 估計驗證
實例講解1：基于支持向量機的SOC估計
實例講解2：基于神經網絡的SOC估計
實例講解3：基于遷移學習的SOC估計
4.人工智能在電池健康狀態估計中的應用
1. 健康狀態估計方法概述
2. 人工智能技術在電池單體SOH預估中的應用
(1) 健康因子提取
(2) 構建人工智能模型
(3) 模型訓練與超參數優化
(4) 電池系統健康狀態
3. 滿充滿放恒定工況下基于機器學習的電池SOH估計
（1）健康因子提取
（2）健康因子相關性分析
（3）基于機器學習的電池SOH估計
1. 健康狀態估計方法概述
2. 人工智能技術在電池單體SOH預估中的應用
(1) 健康因子提取
(2) 構建人工智能模型
(3) 模型訓練與超參數優化
(4) 電池系統健康狀態
3. 滿充滿放恒定工況下基于機器學習的電池SOH估計
（1）健康因子提取
（2）健康因子相關性分析
（3）基于機器學習的電池SOH估計
1. 多階恒流/片段恒流工況下的 SOH 估計方法
(1) 鋰離子電池老化數據集
(2) SOH健康特征提取
① 電池公開數據集老化試驗
② 電池增量容量曲線提取
③ 電壓序列構建方法
④ 電壓序列相關性分析
(3) 健康特征提取
(4) 基于神經網絡的電池SOH估計方法
2. 動態放電工況下基于模型誤差譜的 SOH 估計方法
（1）方法基本原理及框架
（2）數據集及參數辨識
（3）模型誤差面積提取
（4）老化特征及工況特征融合
（5）模型訓練及驗證
6. 基于云端大數據的電池SOH估計
（1）數據預處理
（2）容量標簽構建
（3）容量估算框架
（4）多場景驗證及測試
實例講解1：滿充滿放恒定工況下的電池SOH估計
實例講解2：多階恒流/片段恒流工況下的電池 SOH 估計
實例講解3：動態放電工況下基于模型誤差譜的 SOH 估計
實例講解4：基于實車運行大數據的電池 SOH 估計
5.人工智能在電池壽命預測和衰后性能預測中的應用
1. 鋰離子電池狀態、軌跡及特性預測概述
2. 基于傳統機器學習SVR的電池剩余壽命預測
（1）數據集介紹
（2）特征提取及估計框架
（3）方法驗證及討論
3. 基于深度學習的電池RUL聯合預測方法
（1）電池數據集介紹
（2）特征提取及估計框架
（3）方法驗證及討論
4. 基于機器學習的電池SOH和RUL聯合預測方法
（1）數據集介紹
（2）研究框架和方法
（3）結果分析與驗證
1. 基于數據驅動的電池衰退軌跡預測方法
(1) 數據集及數據預處理
(2) 特征工程與退化敏感特征提取
(3) 數據集構建與劃分
(4) 模型選擇與訓練
(5) 軌跡預測與評估優化
實例講解1-基于支持向量回歸的壽命預測方法
實例講解2-基于深度學習的壽命預測方法
實例講解3-基于機器學習的健康狀態及壽命聯合預測方法
實例講解4-基于深度學習的電池衰退軌跡預測方法
6.人工智能在電池熱失控預警中的應用
1. 電池熱失控預警方法概述
2. 算法數據集介紹:電池故障數據來源
3. 基于無監督聚類算法（KMeans）的電池現實故障檢測方法
（1）KMeans聚類方法
（2）基于聚類方法的檢測框架
（3）檢測結果集討論
4. 基于無監督聚類算法（DBSCAN）的電池現實故障檢測方法
（1）DBSCAN聚類方法
（2）基于聚類方法的檢測框架
（3）檢測結果集討論
5. 基于局部離群因子的電池系統故障智能診斷方法
（1）LOF 算法核心原理
（2）特征選擇及邏輯判斷準則
（3）結果分析及驗證
6. 基于深度學習的電池系統智能故障診斷方法
（1）神經網絡診斷框架
（2）結果分析及驗證
實例講解1：基于KMeans的異常電芯檢測
實例講解2：基于DBSCAN的異常電芯檢測
實例講解3：基于LOF的異常電芯檢測
實例講解4：基于深度學習的異常電芯檢測
