摘要：本文介绍深度学习与第一性原理计算在材料科学中的创新融合。通过神经网络优化DFT计算，显著提升材料性能预测精度（如CGCNN模型达实验水平90%）。专题涵盖量子力学基础、Python编程、特征工程构建及神经网络应用，包含23个实战案例，涉及石墨烯能带计算、热电材料优化等前沿领域。主讲专家在Advanced Materials等顶刊发表多篇论文，课程将帮助学员掌握从理论计算到AI预测的全流程技能

本课程聚焦人工智能与结构力学的交叉应用，通过5天系统培训帮助学员掌握Python编程、PINN建模、ABAQUS/COMSOL仿真及机器学习技术。课程特色包括：1）从基础理论到前沿技术全覆盖，包含刚度矩阵推导、多物理场耦合等核心内容；2）实战导向，通过梁受力分析、CNN应力预测等20+案例强化实操能力；3）创新融合AI工具，教授用PINN求解PDE、VAE分析仿真数据等先进方法；4）DeepSee

《Nature重磅：超表面硬件融合物理AI开创定量相位成像新范式》报道了超表面与人工智能融合的创新突破。文章同时介绍了"大模型光学设计"专题课程，该课程系统培养LLM在光学设计中的应用能力，涵盖Transformer架构、光学结构语义描述、FDTD仿真集成等核心内容，由光学顶尖高校专家主讲。课程分为光学基础、计算成像建模、大模型应用、联合优化方法和LLM驱动成像五大模块，致力于

《Nature》最新研究揭示超表面硬件与物理AI融合的创新成果，开创了定量相位成像新范式。本深度学习计算光学成像专题课程由光学顶尖高校专家主讲，系统讲解光学成像基础、深度学习算法及应用，涵盖高分辨成像、计算成像逆问题求解、显微成像等核心技术。通过Python实操、顶刊论文复现和案例实践，学员将掌握光学系统优化设计、图像增强及计算机视觉任务等技能。课程为期五天，包含主流神经网络搭建、压缩感知成像、无

Nature重磅研究揭示超表面硬件与物理AI融合开创定量相位成像新范式。深度学习计算光学成像专题课程系统讲解光学成像基础、Python环境搭建、神经网络构建及典型应用案例实操，涵盖高分辨成像增强、计算光学逆问题求解、显微成像技术等前沿方向。由光学顶尖高校专家授课，通过论文复现和案例实践，帮助学员掌握深度学习与光学成像交叉研究的核心方法，提升科研创新能力。课程包含完整数据集和代码资源，适合从事计算光

Nature重磅研究开创超表面硬件与物理AI融合新范式！COMSOL光学超表面专题课程系统讲解天线、超表面物理原理及FEM仿真全流程，涵盖周期性结构能带、波导系统、非线性场、天线设计、拓扑超表面等核心内容。课程通过理论+实践方式，使学员掌握从建模到优化的完整设计流程，最终具备独立完成科研级仿真的能力。讲师团队来自985高校，在光场调控、拓扑光学领域发表多篇Nature子刊等高水平论文。

摘要：本课程系统介绍机器学习与计算模拟方法在固态电池研发中的应用。内容涵盖固态电池基础知识、DFT/MD计算实践、Python数据处理、特征工程构建、机器学习模型开发（传统算法与深度学习）、材料数据库应用及神经网络势函数等多尺度模拟技术。通过5天实战训练，学员将掌握利用机器学习加速固态电池材料筛选与性能预测的全流程方法，包括界面稳定性评估、离子电导率预测等关键环节。课程由资深专家授课，结合大量实操

这篇推文宣传了一个机器学习与锂离子电池研究相结合的专题课程。课程为期5天，内容涵盖：1）机器学习基础与Python编程；2）深度学习技术在电池材料研发中的应用；3）电池管理系统智能化方法；4）实验数据与大语言模型的结合应用。由985高校专家授课，将通过12个实战案例，教授如何利用机器学习优化电池性能预测、材料筛选和健康状态评估。课程亮点包括Transformer架构应用、多尺度模拟结合以及LLM技

这篇推文宣传了一个机器学习与锂离子电池研究相结合的专题课程。课程为期5天，内容涵盖：1）机器学习基础与Python编程；2）深度学习技术在电池材料研发中的应用；3）电池管理系统智能化方法；4）实验数据与大语言模型的结合应用。由985高校专家授课，将通过12个实战案例，教授如何利用机器学习优化电池性能预测、材料筛选和健康状态评估。课程亮点包括Transformer架构应用、多尺度模拟结合以及LLM技

【摘要】机器学习与固态电解质研究取得突破性进展，课程《机器学习固态电解质设计》系统介绍这一前沿交叉领域。课程由985高校专家主讲，涵盖固态电解质基础、DFT/MD计算方法、机器学习算法（监督学习、集成学习、图神经网络）及材料特征工程等内容。通过5天专题学习，学员将掌握利用机器学习预测离子电导率、稳定性等关键性能，实现高通量材料筛选。课程包含Python编程实战，结合Pymatgen、Scikit-