据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
1.光子器件的逆向设计
2.超构表面和超材料设计
3.光子神经网络
4.非线性光学与光子芯片
5.智能光子系统的多任务优化
6.光谱分析与预测
讲师介绍
来自国家“双一流”建设高校 、 “985 工程”“211 工程”重点高校。在《ACS Photonics》、《Journal of Lightwave Technology》等国际知名期刊发表论文数十篇, 长期担任Laser & Photonics Review, Photonics Research, Journal of Lightwave Technology, IEEE JSTQE, Optics Express, Optics Letter等光子学期刊审稿人。
擅长领域：微纳光子学、光电子集成芯片、拓扑光子学、计算光子学、以及深度学习与光子学的交叉学科研究等。
教学特色
1.理论与实践结合：课程不仅讲解理论知识，还通过案例实操，如仿真设计手段和基于Python的机器学习框架，使学员能够将理论应用于实践。
2.实践操作与案例分析：课程强调通过实际案例分析和操作，使学员能够深入理解并应用机器学习模型和框架到光子学器件与系统中。
3.前沿技术与应用：课程内容紧跟科学前沿，包括最新的光子学仿真设计手段、深度学习网络架构，以及它们在光子学设计中的应用。
4.软件工具与编程基础：课程提供了光子学仿真软件（如Rsoft, Ansys optics）和Python编程语言的详细介绍，包括机器学习库和深度学习框架Pytorch的使用。
5.深度学习在光子学中的应用：特别强调深度学习技术在微纳光子学、计算成像和图像处理等领域的应用，以及如何通过深度学习进行光谱预测和逆向设计。
6.未来技术趋势与展望：课程不仅介绍了当前的技术应用，还探讨了机器学习与光子学结合的未来趋势，如光子芯片制造、光学仪器增强和低功耗信息处理等。
课程详情
案例一机器学习光子学导论
光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计
案例操作：基于双贝塞尔曲线的紧凑多模光学波导弯曲
案例操作：片上米散射结构色超构表面单元仿真
案例操作：传播相位与几何相位超构单元仿真与平面超构透镜设计
案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取
案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计
案例操作：基于拓扑优化方法的分束器设计
机器学习简介与 Python机器学习编程基础
案例操作：绘制函数与分形图形
案例操作：回归算法的实现
常用的深度神经网络简介与 Python 实现
案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现
案例操作：一个手写数字识别网络模型的搭建与训练
深度学习在微纳光子学中的应用
案例操作：级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计
案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计
案例操作：基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成
深度学习在多种光学系统中的应用
案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像
光子学器件构建的光学深度神经网络与应用
案例操作：基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类
案例分析：基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器（Science）
机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望
案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能
案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达
培训时间：
2025年04月19日-04月20日
2025年04月26日-04月27日
（线上直播授课4天+录播回放+微信群答疑）
详情请关注工综皓—量子化学社
1.光子器件的逆向设计
2.超构表面和超材料设计
3.光子神经网络
4.非线性光学与光子芯片
5.智能光子系统的多任务优化
6.光谱分析与预测
讲师介绍
来自国家“双一流”建设高校 、 “985 工程”“211 工程”重点高校。在《ACS Photonics》、《Journal of Lightwave Technology》等国际知名期刊发表论文数十篇, 长期担任Laser & Photonics Review, Photonics Research, Journal of Lightwave Technology, IEEE JSTQE, Optics Express, Optics Letter等光子学期刊审稿人。
擅长领域：微纳光子学、光电子集成芯片、拓扑光子学、计算光子学、以及深度学习与光子学的交叉学科研究等。
教学特色
1.理论与实践结合：课程不仅讲解理论知识，还通过案例实操，如仿真设计手段和基于Python的机器学习框架，使学员能够将理论应用于实践。
2.实践操作与案例分析：课程强调通过实际案例分析和操作，使学员能够深入理解并应用机器学习模型和框架到光子学器件与系统中。
3.前沿技术与应用：课程内容紧跟科学前沿，包括最新的光子学仿真设计手段、深度学习网络架构，以及它们在光子学设计中的应用。
4.软件工具与编程基础：课程提供了光子学仿真软件（如Rsoft, Ansys optics）和Python编程语言的详细介绍，包括机器学习库和深度学习框架Pytorch的使用。
5.深度学习在光子学中的应用：特别强调深度学习技术在微纳光子学、计算成像和图像处理等领域的应用，以及如何通过深度学习进行光谱预测和逆向设计。
6.未来技术趋势与展望：课程不仅介绍了当前的技术应用，还探讨了机器学习与光子学结合的未来趋势，如光子芯片制造、光学仪器增强和低功耗信息处理等。
课程详情
案例一机器学习光子学导论
光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计
案例操作：基于双贝塞尔曲线的紧凑多模光学波导弯曲
案例操作：片上米散射结构色超构表面单元仿真
案例操作：传播相位与几何相位超构单元仿真与平面超构透镜设计
案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取
案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计
案例操作：基于拓扑优化方法的分束器设计
机器学习简介与 Python机器学习编程基础
案例操作：绘制函数与分形图形
案例操作：回归算法的实现
常用的深度神经网络简介与 Python 实现
案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现
案例操作：一个手写数字识别网络模型的搭建与训练
深度学习在微纳光子学中的应用
案例操作：级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计
案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计
案例操作：基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成
深度学习在多种光学系统中的应用
案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像
光子学器件构建的光学深度神经网络与应用
案例操作：基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类
案例分析：基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器（Science）
机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望
案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能
案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达
培训时间：
2025年04月19日-04月20日
2025年04月26日-04月27日
（线上直播授课4天+录播回放+微信群答疑）
详情请关注工综皓—量子化学社
