通过理论讲解、PyTorch实操和工程案例（如超材料、磁振子传感器设计），系统展示AI如何优化传统电磁仿真流程，提升设计效率与精度。新增内容涵盖大模型辅助设计、量子比特建模等前沿方向，为电磁材料智能设计提供全面解决方案。

系统讲解深度学习在计算成像中的应用，涵盖算法原理、光学系统优化设计及计算机视觉任务全流程。通过顶刊论文复现、案例实操等方式，帮助学员掌握前沿研究方法和科研写作技巧。提供完整数据集和代码资源，支持独立开展科研项目，提升计算成像领域的创新研究能力。

金属-有机框架材料（MOFs）研究已从基础特性探索转向功能化应用拓展，重点突破四大方向：清洁能源存储转化（高效储氢/甲烷、电催化）、智能响应材料（光电磁响应器件）、高稳定性材料（燃料电池电解质、核素捕获）及跨尺度器件集成（柔性电子、分离膜）。当前面临规模化制备、性能优化及器件加工等挑战，但借助机器学习等新方法，MOFs正加速从实验室走向实际应用。

本文系统介绍了超材料与深度学习融合的设计方法。1）超材料基本理论与COMSOL仿真实践；2）深度学习模型（MLP、CNN、PINN）及其在超材料性能预测中的应用；3）基于COMSOL与MATLAB的数据集自动生成技术；4）参数反设计方法（TNN、MLP-GA）与拓扑优化设计（CGAN、CVAE）；5）多目标优化策略。通过理论与实践结合，帮助学员掌握"物理+算法"的跨学科设计方法

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。

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。