机器学习深度学习驱动与光子学设计的融合:未来科技的火花
电磁仿真软件与Python基础,多功能超表面设计,多算法融合的微纳光学系统端到端设计,基于全局搜索算法的光子器件设计,基于机器学习算法的光子器件设计与性能预测,基于梯度优化算法的光子结构设计,基于深度生成模型的光子结构逆向设计。
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在科技迅猛发展的今天,智能算法与光子学设计的结合,正在开启一场科研革新。我有幸参加了由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议,现将所学所感分享给CSDN的技术同仁们。
会议背景
智能算法,尤其是深度学习,在光子器件的逆向设计、超构表面材料、光学神经网络等方面展现出巨大潜力。这不仅是科研的一次飞跃,更是工业应用的重大突破。
培训内容概览
第一天:基础与工具
- 光子学与深度学习:从微纳光子学基础到智能算法在光子设计中的应用。
- 编程与仿真:面向对象编程(OOP)在Python中的应用,以及电磁仿真软件的使用。
第二天:算法与模型
- 机器学习算法:监督学习、非监督学习、强化学习在光子结构设计中的应用。
- 深度学习模型:构建和训练用于光学响应预测的深度神经网络模型。
第三天:优化与逆向设计
- 梯度优化算法:伴随变量算法和水平集算法在片上波分复用器设计中的应用。
- 深度生成模型:利用变分自编码器VAE进行自由形状超表面结构的逆向设计。
第四天:前沿设计与应用
- 多功能超表面设计:探索全息超表面设计及其在布拉格衍射和全息成像中的应用。
- 多算法融合:端到端设计方法在微纳光学系统中的应用。
技术深度与实践结合
培训的亮点在于将理论与实践紧密结合,通过案例分析和实践操作,使学员能够将所学知识应用于解决具体问题。特别是,通过分析《Nature Photonics》等高影响力期刊中的案例,学员可以近距离了解顶级研究成果。
软件工具的掌握
会议介绍了CST Microwave Studio、Lumerical FDTD Solutions等电磁仿真软件的使用,以及Python编程在仿真自动化中的应用,这些都是行业内的常用工具。
增值服务与认证
- 电子课件与模型文件:报名学员将获得培训电子课件及案例模型文件。
- 专业技能结业证书:通过试的学员将获得由主办方颁发的专业技能结业证书。
结语
智能算法与光子学设计的结合,预示着科技领域的新浪潮。这不仅是一次学术的盛会,更是一次技术的革命。如果你对光子学、深度学习、智能算法感兴趣,这次会议将是你不可错过的学习机会。
报名信息
- 时间:2024年6月8日至9日,6月15日至16日
- 费用:早鸟价¥4600元(原价¥4900元)
- 联系方式:陈老师,微信:XIE-Tloml,电话:17812298653
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