系统讲解超表面物理原理、功能实现机制及有限元法建模全流程。课程涵盖：1）超表面工作原理与仿真需求；2）COMSOL建模技巧与仿真精度控制；3）典型器件（偏振转换器、相位延迟器等）仿真实践；4）参数扫描与结构优化方法；5）独立设计能力培养。通过理论+实践，帮助学员掌握科研级仿真模型搭建，为论文发表和项目设计提供支持。

深度学习在有限元分析中的应用结合了AI技术与传统数值计算方法。系统讲解有限元基础理论，重点介绍如何利用深度学习（如CNN、强化学习等）提升有限元分析能力，特别是在非线性问题、复杂材料等领域。

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。

深度学习在有限元分析中的应用结合了AI技术与传统数值计算方法。系统讲解有限元基础理论，重点介绍如何利用深度学习（如CNN、强化学习等）提升有限元分析能力，特别是在非线性问题、复杂材料等领域。

系统讲解神经网络与物理信息神经网络(PINN)的理论与实践。从基础神经网络架构入手，重点教授DeepXDE工具包的使用，涵盖多层感知机搭建、物理定律与数据学习的结合，以及在流体力学、固体力学等领域的正/逆问题求解。课程还将探讨PINN在热流耦合、电池系统等复杂问题中的应用，并分享优化技巧，帮助学员掌握深度学习有限元仿真技术。