从声子晶体的建模和预测，到复合材料的性能分析，再到拓扑优化和生成式模型的应用，这些都是当前材料科学研究的热点领域。深度学习技术为声子晶体的设计和优化提供了强大的工具，通过数据驱动的方法可以精确预测其性能，探索新型结构和材料。深度学习通过对大规模数据的处理和分析，能够发现材料性能与设计参数之间的复杂关系，这种数据驱动的方法大幅提升了设计效率和精度。尤其在声子晶体与超材料的研究中，AI技术可以自动化处

通过"理论-案例"立体教学模式，系统培养催化材料与机器学习交叉领域的核心能力：将深入理解HER/OER等催化反应动力学原理，掌握线性回归、决策树、XGBoost及神经网络算法，并针对催化数据集完成特征选择、模型构建与超参数调优；传统DFT与实验数据的稀疏性、高噪声特性，催生了物理信息机器学习(Physics-Informed ML)的创新应用：通过嵌入质量守恒方程、过渡态理论等物理约束，模型在少量

最后，通过编程实践，学员将能够利用Python和深度学习框架（如PyTorch）构建与训练疲劳与断裂分析模型，完成疲劳寿命预测、裂纹检测等任务，掌握深度学习驱动的端到端分析方法，同时掌握如何将DeepSeek技术与传统分析方法相结合，以实现更高效、更精准的疲劳与断裂分析。课程的前两天将聚焦于深度学习和疲劳断裂分析的基础理论，介绍深度学习的基本概念、神经网络架构及其在疲劳与断裂分析中的应用，帮助学员

主要介绍蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，学习蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用分析、以及蛋白质功能注释和优化方法，掌握深度学习在蛋白质设计中的常见算法以及实际方法，培养学生具备基本的深度学习蛋白质设计能力和蛋白质人工智能应用的前沿视野，为参与解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多机会。近年来，深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。结合用于生成建模和

通过"理论-案例"立体教学模式，系统培养催化材料与机器学习交叉领域的核心能力：将深入理解HER/OER等催化反应动力学原理，掌握线性回归、决策树、XGBoost及神经网络算法，并针对催化数据集完成特征选择、模型构建与超参数调优；传统DFT与实验数据的稀疏性、高噪声特性，催生了物理信息机器学习(Physics-Informed ML)的创新应用：通过嵌入质量守恒方程、过渡态理论等物理约束，模型在少量

主要介绍蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，学习蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用分析、以及蛋白质功能注释和优化方法，掌握深度学习在蛋白质设计中的常见算法以及实际方法，培养学生具备基本的深度学习蛋白质设计能力和蛋白质人工智能应用的前沿视野，为参与解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多机会。近年来，深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。结合用于生成建模和

最后，通过编程实践，学员将能够利用Python和深度学习框架（如PyTorch）构建与训练疲劳与断裂分析模型，完成疲劳寿命预测、裂纹检测等任务，掌握深度学习驱动的端到端分析方法，同时掌握如何将DeepSeek技术与传统分析方法相结合，以实现更高效、更精准的疲劳与断裂分析。课程的前两天将聚焦于深度学习和疲劳断裂分析的基础理论，介绍深度学习的基本概念、神经网络架构及其在疲劳与断裂分析中的应用，帮助学员

最近，深能法（DEM）被提出。该方法在涉及具有精细几何特征和集中载荷的域的具有挑战性的计算实验的正向计算方面提供了与有限元法（FEM）相当的结果，但还为解决超弹性背景下的逆问题和参数估计提供了独特的能力。利用自动微分技术精确计算能量泛函梯度，在实现层面，本小节系统讲解能量驱动损失函数的设计逻辑，包括如何应变能主导的物理约束与边界条件，通过弹性力学静动态问题、超弹性材料大变形等典型案例，课程对比能量

主要介绍蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，学习蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用分析、以及蛋白质功能注释和优化方法，掌握深度学习在蛋白质设计中的常见算法以及实际方法，培养学生具备基本的深度学习蛋白质设计能力和蛋白质人工智能应用的前沿视野，为参与解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多机会。近年来，深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。结合用于生成建模和

最近，深能法（DEM）被提出。该方法在涉及具有精细几何特征和集中载荷的域的具有挑战性的计算实验的正向计算方面提供了与有限元法（FEM）相当的结果，但还为解决超弹性背景下的逆问题和参数估计提供了独特的能力。利用自动微分技术精确计算能量泛函梯度，在实现层面，本小节系统讲解能量驱动损失函数的设计逻辑，包括如何应变能主导的物理约束与边界条件，通过弹性力学静动态问题、超弹性材料大变形等典型案例，课程对比能量