机器学习深度学习驱动的光子学设计与应用_深度学习 光子学设计

第一天
1.光子学与深度学习概述
1.1.微纳光子学基础和应用
1.2.基于智能算法的光子学设计：概念与进展
2.电磁仿真软件与Python基础
2.1.Python面向对象编程介绍
2.1.1.面向对象编程(OOP)的基本原则，如何在Python中实现
2.1.2.OOP在电磁仿真和光子学设计中的应用
2.2.CST Microwave Studio、Lumerical FDTD Solutions等电磁仿真软件的使用
2.3.仿真软件的自动化接口调用
案例分析：展示如何通过自动化接口调用提高仿真效率
3.基于全局搜索算法的光子器件设计
3.1.全局搜索算法简介：遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等
3.2.直接二元搜索算法的原理
案例分析与实践：基于直接二元搜索的片上偏振分束器设计
（Nature Photonics, 9, 6, (2015)）
片上偏振分束器的设计要求和性能指标
利用直接二元搜索算法进行优化设计的过程
实践操作，包括算法实现、参数调优、结果分析等
第二天 4.基于机器学习算法的光子器件设计与性能预测
4.1.机器学习算法简介
4.1.1.监督学习、非监督学习、强化学习等机器学习算法的基本原理
4.1.2.机器学习、深度学习算法在光子结构设计中的应用
4.2.软件和工具
4.2.1.机器学习工具（如TensorFlow、PyTorch等）介绍及使用
4.2.2.深度学习光子设计的数据采集：数据采集的方法和技巧，为深度学习模型准备数据。
4.3.机器学习模型的训练和验证
4.3.1.深度学习模型工程文件的基本结构与设计
4.3.2.深度学习模型的训练流程和参数调优技巧
4.3.3.深度神经网络模型的原理
案例分析与实践：搭建一个基于深度神经网络的光学响应预测模型
深度神经网络在光学响应预测中的应用
网络架构的选择、模型训练和调优的策略
实践操作，包括数据准备、模型搭建、训练调优、结果分析等。
第三天 5.基于梯度优化算法的光子结构设计
5.1.伴随变量算法介绍
5.2.水平集算法介绍
案例分析与实践：基于伴随变量算法的片上波分复用器设计（Nature Photonics, 9, 6 (2015)）
片上波分复用器的设计要求和性能指标。
伴随变量算法在设计中的应用，如模式选择、带宽优化等。
实践操作，包括算法实现、参数调优、结果分析等。

6.基于深度生成模型的光子结构逆向设计
6.1.深度生成模型介绍：变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN等
6.2.生成模型的自监督学习方法在光子器件设计中的应用
案例分析与实践：基于VAE的自由形状超表面结构设计，Advanced Materials 31 (35), 1901111(2019), SCIENCE CHINA, 63(8), 1-8 (2020)
自由形状超表面的概念，如相位调控、波前整形等。
基于VAE的设计流程，如数据准备、模型训练、结构生成等。
实践操作，包括算法实现、参数调优、结果分析等。

第四天 7.多功能超表面设计
7.1.多功能超表面概述和设计难点
7.2.超表面波前调控器件设计方法
案例分析与实践：全息超表面设计
全息超表面的概念，如布拉格衍射、全息成像等。
设计流程，如全息图生成、超表面设计、性能测试等。
实践操作，包括全息图设计、超表面优化、性能分析等
8.多算法融合的微纳光学系统端到端设计
8.1.多算法融合设计思路简介，微纳光学系统的端到端设计
案例分析与实践：基于多算法融合的多功能超表面设计，Advanced Materials 34 (16), 2110022, 2022
多算法融合在多功能超表面设计中的作用，如性能提升、设计优化等。
设计流程，如算法选择、协同机制、性能评估等。
实践操作，包括算法实现、协同优化、结果分析等。
机器学习深度学习驱动的光子学设计与应用