本课程系统讲解深度学习与有限元分析(FEM)的结合应用，涵盖有限元基本原理、Python/ABAQUS/FEniCS实现偏微分方程求解等核心内容。重点探讨如何利用卷积神经网络等深度学习模型提升FEM在复杂材料、非线性问题中的分析能力。通过案例与代码实践，帮助学员掌握理论并应用于实际工程领域。课程兼顾理论基础与实践技能培养，适合希望融合AI与传统数值分析方法的学员。

系统培养AI在电磁材料设计与仿真中的应用能力，涵盖深度学习、大模型等前沿技术。基于PyTorch等工具，通过CNN、GAN、Transformer等模型构建端到端预测系统，提升传统仿真效率。课程聚焦超材料、量子计算等领域，探索介电常数调控、量子比特设计等应用，结合GPU加速优化多尺度仿真，推动电磁学、材料科学与AI的跨学科创新，培养在隐身技术、高性能天线等领域的工程化解决方案能力。

培养基于大语言模型（LLM）的光学器件设计能力，涵盖Transformer架构、光学结构语义描述、Prompt工程等理论基础，以及多轮对话优化设计、FDTD仿真集成、多模态建模等实践技能。通过系统训练，将掌握语言驱动设计系统的开发能力，培养AI技术迁移应用和自然语言交互工程设计的前沿思维。课程注重从理论到工程的完整能力培养，最终实现如metalens设计助手等实际系统的开发应用。

人工智能流体力学正从辅助工具发展为研究范式，其前沿聚焦于：1）神经算子（FNO、DeepONet）实现高维参数实时预测；2）物理信息机器学习（PINN等）将流体方程嵌入模型，增强物理一致性；3）基于强化学习和生成模型的湍流建模新方法。此外，跨尺度通用流体智能体和方程自动发现技术正在推动该领域向更高维度的可解释性与自动化发展。

系统讲解机器学习力场建模技术，涵盖DeePMD等主流软件和NequIP/MACE等高效模型，降低数据生产成本。重点介绍开箱即用的通用大模型（MACE-OFF23等）的使用与微调方法，并提供丰富代码示例，助力快速掌握量化计算与机器学习力场开发。

本课程系统讲解深度学习与有限元分析(FEM)的结合应用，涵盖有限元基本原理、Python实现及ABAQUS深度学习有限元方法。重点探讨卷积神经网络等深度学习模型在复杂材料和非线性问题中的应用，通过案例与代码实操帮助学员掌握核心技能。

这篇课程介绍将系统讲解弹性波超材料与深度学习的交叉研究，包含6大核心内容：1）弹性波超材料基础理论与计算方法；2）TensorFlow深度学习框架应用；3）领域研究现状分析；4）COMSOL联合Matlab实现数据集自动生成；5）基于PINN网络的色散曲线预测与设计方法；6）深度学习在正向预测、参数优化和拓扑设计中的实现。

深度学习超材料逆向设计突破传统方法，采用神经网络架构实现性能到结构的智能映射。研究重点包括：1）融合GAN、VAE与强化学习的多物理场优化框架；2）PINN嵌入物理约束增强可解释性；3）迁移学习解决小样本问题，生成非直观结构。该技术将设计周期大幅缩短，在太赫兹隐身、声波操控等领域展现出强大潜力，为新一代超构设备提供创新设计范式。

本课程系统讲解深度学习与有限元分析(FEM)的结合应用，涵盖有限元基本原理、Python/ABAQUS/FEniCS实现偏微分方程求解等核心内容。重点探讨如何利用卷积神经网络等深度学习模型提升FEM在复杂材料、非线性问题中的分析能力。通过案例与代码实践，帮助学员掌握理论并应用于实际工程领域。课程兼顾理论基础与实践技能培养，适合希望融合AI与传统数值分析方法的学员。

机器学习正在催化材料设计领域引发变革，通过整合多尺度模拟与实验数据，建立材料性能的智能映射。研究重点包括：图神经网络解析催化活性描述符、物理信息神经网络拓展传统理论、生成对抗网络逆向设计多孔材料，以及主动学习加速筛选替代材料。符号回归和迁移学习技术解决了数据稀缺问题，推动催化研究从预测到"机理发现-优化-合成"的全链条创新，为碳中和目标下的高效能源转换催化剂开发提供新范式。