在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。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：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。

2. 超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。

3. 光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。

4. 非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。

5. 智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。

6. 光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要

为促进科研人员、工程师及产业界人士对机器学习在光子学设计领域应用技术的掌握，特举办“机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用”专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：

一、培训对象：

光子学与光电子学、无线电电子学、物理学、材料科学、电信技术、自动化技术、仪器仪表工业、电气工程、电力工业、计算机软件及计算机应用、工业通用技术及设备、生物医学工程、金属学、生物医学工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员

智能光子学课程——机器学习赋能的光子学器件与系统：从创新设计到前沿应用

课程针对光子学方面的从业科研人员及开发者，希望了解和实践在集成光学/空间光学方面的器件、系统与智能算法及与机器学习结合的应用。课程通过对光子学与机器学习的交叉学科理论讲解与结合案例实操的技术讲解，衔接常见机器学习模型及框架的使用与各种光学器件和系统在理论与实际应用中的间隔。课程特点：以经典和前沿的文献案例为索引，辅以设计的案例操作与案例分析，从基础到提高，启发学习者获得思路上的提升，以期获得自主思考与新课题设计能力。案例涵盖Science等顶刊（开阔视野）与科研中较为实用的期刊（Nature communication, Advanced material）精选难度适中的工作，便于快速掌握及取得成果，利于短期及中长期的科研和开发流程。动态穿插讲解前沿进展应用，抛砖引玉，增进对于机器学习在光子学中的应用的深度理解。

机器学习光子学导论

1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统简介

1.2 为什么要在光学系统中引入机器学习方法

1.3 人工智能和机器学习方法的基本概念与历史

1.4 机器学习方法在光子学设计中的应用案例简介

1.5 基于光子学器件搭建的光学神经网络应用简介

光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计

2.1 光子学器件的主要设计目标和调控思路

2.2 Ansys optics 光子学仿真软件操作简介与使用技巧

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

2.3 时域有限差分算法（FDTD）与空间传播器件模拟方法

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

2.4 片上波导器件仿真与片上超构光学器件设计

案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取

2.5基于优化算法的光子学逆向设计

2.5.1 光子学逆向设计的概念与历史

2.5.2 基于粒子群算法的启发式光子学器件优化

案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计

2.5.3 扩展：其他启发式优化方法简介

2.5.4 基于梯度方法的光子学器件拓扑优化

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

3.1 机器学习基础概念

3.2 监督学习与无监督学习

3.3 简单常见机器学习算法简介（如线性回归、SVM 等）

3.4 Python 编程基础

Ø Python语言与特点简介

Ø 基本语法与特色数据结构（列表，元组，字典）

Ø Numpy 科学计算库的使用

Ø 数据可视化工具Matplotlib 的使用

案例操作：绘制函数与分形图形

3.5 深度学习框架 Pytorch和Tensorflow简介

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

4.1 深度学习简介

4.2 神经网络基础概念与结构

4.3 深度学习的基本原理与反向传播算法

4.4 常用深度网络模型简介

Ø 全连接网络(FC）

Ø 卷积神经网络（CNN）

Ø 带历史记忆的网络（如 RNN）

4.5 案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现

Ø 全连接网络

Ø 卷积神经网络

Ø U-Net

4.6 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

5.1 微纳光子器件的基本原理与常见结构

5.2 基于深度学习的光谱预测与逆向设计

案例分析：一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测

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

5.3 基于机器学习的电磁近场预测和逆向设计

案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计

5.4 基于深度学习的超构单元生成

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

6.1 深度学习在多样化的光学系统中的应用简介

6.2 深度学习在计算成像中的应用

案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像

6.3 深度学习在图像处理中的应用

光子学器件构建的光学深度神经网络与应用

7.1 光子学器件构建的光学神经网络与应用

7.2 主动网络：光学矩阵-向量乘加运算器与光学神经网络加速器

7.3 被动网络：衍射光学神经网络

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）

7.4 光学神经网络的优势与挑战总结

机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望

8.1 深度学习增强微纳光学芯片制造

案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能

8.2 深度学习后处理——光学测量功能增强

案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达

8.3 非典型机器学习系统——万物皆可机器学习（Nature）

• 主要为最新应用进展简介 —根据课程时间及进度灵活更新