第一天：深度学习基础与卷积神经网络在电磁材料电磁响应预测中的应用

上午：深度学习基础与CNN核心原理

1、神经网络与深度学习基础（理论讲解+实操+代码演示）

深度学习通过多层神经网络从复杂数据中提取特征，是AI赋能电磁材料设计的核心技术。本模块系统讲解深度学习原理，为后续DiNN、PINN、GAN等内容奠定基础。

（1）内容包括从单层感知机到多层前馈神经网络的演进，权重、偏置、激活函数（如ReLU、Sigmoid）的数学原理，以及梯度下降与反向传播的优化过程（Adam、SGD算法）；

（2）基于《材料研究中的可解释机器学习》，介绍SHAP等可解释性技术，提升电磁材料预测模型的透明度。实操环节使用PyTorch实现简单前馈神经网络，输入电磁材料几何参数，预测介电常数，帮助学员快速理解模型训练流程；

（3）案例分析展示深度学习在磁力数据分类中的应用，如传感器设计中的磁性材料分类，为后续磁性材料预测提供基础。

本部分为后续课程的复杂模型设计提供理论支持。

2、卷积神经网络（CNN）原理（理论讲解+实操+代码演示）

CNN是处理电磁材料几何图像和电磁场数据的核心工具，广泛应用于U-Net、DiNN和GAN架构。

（1）讲解卷积核、参数共享、感受野的概念，分析3×3卷积核在几何特征提取中的高效性，以及最大池化与ReLU激活函数在非线性建模中的作用。

（2）扩展CNN在磁性材料电磁响应预测中的应用，分析磁场特征提取效果，如软磁材料和硬磁体的磁场分布。

（3）实操环节基于PyTorch实现简单卷积运算，输入超材料几何图像（如CT扫描），输出特征图，验证卷积对几何特征的提取能力。

（4）案例分析探讨CNN如何将几何图像转化为电磁响应预测的输入，为第二天的编码器-解码器、第三天的U-Net深化、第四天的PatchGAN和第五天的多尺度特征提取提供技术基础。

3、电磁材料建模与FDTD仿真（理论讲解+实操+代码演示）

电磁仿真为AI模型提供高质量训练数据，是电磁材料设计的基础。

（1）本模块讲解麦克斯韦方程与电磁波传播规律，边界条件（如周期边界）的设置，以及一维时域有限差分法（FDTD）的离散化原理与稳定性条件。

（2）基于FDTD，加入实时可视化功能，模拟电磁波通过单层超材料的传播，计算反射（S11）和透射（S21）系数。

（3）实操环节验证仿真结果与理论值的吻合性，确保数据可靠性。

（4）案例分析展示MATLAB在电磁、射频、天线系统分析中的应用，如雷达系统的电磁响应建模。

本部分为后续课程的电磁场预测与数据准备奠定基础，强调仿真与AI的协同作用。

下午：U-Net架构与电磁响应预测

4、U-Net架构原理（理论讲解+实操+代码演示）

U-Net是处理电磁材料几何到电磁响应的核心架构，广泛应用于电磁场预测和逆向设计。

（1）本模块讲解U-Net的编码器路径（特征压缩）、解码器路径（特征重建）和跳跃连接的作用，分析如何融合多尺度几何与电磁场信息，保持空间一致性。

（2）展示从超材料几何图像预测S11/S21系数的过程，解决传统FDTD仿真高计算成本的问题。

（3）实操环节使用PyTorch构建U-Net网络，输入超材料几何图像，预测电磁散射参数，验证模型预测精度。

（4）案例分析探讨U-Net如何优化超材料设计流程，为第三天的U-Net深化和第四天的PatchGAN提供技术支持。

本部分强调U-Net在电磁材料设计中的广泛适用性。

5、电磁仿真数据预处理（理论讲解+实操+代码演示）

数据预处理是AI模型成功的关键，为DiNN、PINN和GAN提供高质量输入。

（1）本模块讲解几何图像二值化、电磁场数据归一化和数据增强（如图像翻转、旋转）方法。

（2）加入瞬变电磁信号深度去噪技术，提升数据质量，特别适用于复杂电磁环境。实操环节处理超材料CT图像，生成适合深度学习的训练数据集，确保与FDTD仿真数据兼容。

（3）案例分析探讨数据预处理如何影响模型性能，验证去噪对预测精度的提升。  

6、超材料光谱响应预测案例（理论讲解+实操+代码演示）

分析深度学习在超材料设计中的最新进展，探讨AI如何加速光谱响应预测。

（1）实操环节训练U-Net模型预测超材料光谱响应，计算S11/S21系数，比较AI与传统FDTD仿真的效率与精度。

（2）案例分析设计具有特定电磁响应的超材料，验证模型在通信设备中的工程适用性。探讨降维方法如何优化数据处理与模型训练效率。

本部分突出AI在超材料光谱预测中的效率优势。

核心实操

构建U-Net网络，预测超材料S11/S21系数。

分析特征图尺度变化对预测精度的影响，验证跳跃连接的作用。

比较AI预测与FDTD仿真结果，量化计算效率提升。

第二天：差分神经网络在电磁材料应力与场预测中的应用

上午：编码器-解码器与电磁仿真基础

1、编码器-解码器架构原理（理论讲解+实操+代码演示）

编码器-解码器架构是DiNN和U-Net的核心，适用于电磁材料几何到场分布的映射。

（1）本模块讲解卷积神经网络的特征提取与参数共享机制，分析3×3卷积核的效率与感受野，以及编码器-解码器对称设计的特征降维与重构原理。

（2）加入磁场与力矩计算，提升编码器对磁性材料特征的提取能力，适用于磁振子传感器设计。

（3）实操环节基于PyTorch实现基础编码器-解码器网络，处理电磁材料几何输入，输出电磁场分布。

（4）案例分析探讨磁性材料本体的特征提取方法，优化模型设计流程。

2、电磁仿真与三维扩散（理论讲解+实操+代码演示）

电磁仿真为AI模型提供训练数据，本模块讲解麦克斯韦方程的数值求解方法，基于FEniCS模拟电磁场分布，介绍周期边界条件和网格划分对仿真精度的影响。

（1）加入三维电磁扩散多网格求解技术，扩展复杂电磁场仿真场景，如超材料阵列设计。

（2）实操环节模拟超材料单元的电磁响应，生成高质量训练数据集，验证仿真结果的准确性。

（3）案例分析展示MATLAB在射频与天线系统仿真中的应用，如雷达信号处理。 

3、磁性材料电磁响应预测（理论讲解+实操+代码演示）

（1）讲解铈基化合物磁矩分类的AI方法，分析磁性材料电磁响应的预测流程。

（2）实操环节预测软磁材料与硬磁体的电磁响应，验证模型在不同磁场强度下的准确性。

（3）案例分析展示磁力数据分类在传感器设计中的应用，如高精度磁振子传感器。

下午：DiNN与SE-ResNet核心技术

4、差分神经网络（DiNN）原理（理论讲解+实操+代码演示）

DiNN通过差分学习提升模型泛化性，解决传统端到端预测在复杂电磁场景中的局限性。

（1）本模块讲解DiNN的样本处理、编码解码、电磁场预测三模块设计，分析差分学习的数学原理。

（2）加入中尺度超材料电磁响应预测案例，验证模型在复杂几何下的准确性。

（3）实操环节构建DiNN模型，预测超材料在不同频率下的电磁场分布，分析模型对频率变化的适应性。

（4）案例分析探讨DiNN如何优化电磁材料设计，为第三天的PINN和第四天的GAN提供技术衔接。

5、SE注意力机制与ResNet融合（理论讲解+实操+代码演示）

（1）优化超材料电磁响应预测流程

（2）实操环节预测软磁材料与硬磁体的电磁响应，验证模型效率

（3）案例分析验证铈基化合物磁矩分类的准确性，探讨其在高性能磁性材料设计中的应用。本部分突出注意力机制在复杂电磁场景中的作用。

6、尺度超材料预测案例（理论讲解+实操+代码演示）

（1）分析将光谱数据视为时变序列的处理方法，构建DiNN模型预测中尺度超材料的电磁响应。

（2）实操环节基于CoSimPy，整合电磁仿真与电路分析，模拟超材料在通信系统中的性能，验证模型在复杂场景中的适用性。

（3）案例分析比较DiNN与传统优化方法的预测效率，探讨如何通过联合仿真环境提升设计精度。

核心实操

1.构建DiNN模型，预测超材料电磁场分布。

2.实现SE-ResNet模型，比较其与传统CNN的预测精度。

3.分析磁性材料电磁响应预测结果，验证模型性能。

第三天：物理信息神经网络（PINN）在电磁材料设计中的应用

上午：PINN理论与电磁场建模

1、PINN核心原理（理论讲解+实操+代码演示）

PINN通过将物理约束（如麦克斯韦方程）嵌入神经网络损失函数，提升模型对未见数据的预测能力

（1）本模块讲解PINN的架构设计与物理约束嵌入方法，分析其在电磁场预测中的优势。

（2）加入纳米光子设计的PINN应用案例，探讨物理约束如何适应复杂电磁场景。

（3）实操环节使用PyTorch实现PINN模型，预测电磁波在超材料中的传播行为，验证模型精度。

（4）案例分析展示超分辨率电磁场网格模拟加速技术，提升PINN在高分辨率场景的应用价值。

2、电磁场数值模拟基础（理论讲解+实操+代码演示）

（1）本模块讲解有限元方法（FEM）与时域有限差分法（FDTD）的对比，基于模拟电磁场分布，介绍云图生成与数据提取技术。

（2）加入二维电磁形状优化仿真，优化超材料单元设计。

（3）实操环节模拟永磁同步电机的电磁场分布，生成训练数据集。

（4）案例分析展示基于硅的Mach-Zehnder调制器（MZM）三维电磁仿真，验证FEM在复杂系统中的适用性。

3、磁振子传感器设计与PINN（理论讲解+实操+代码演示）

（1）讲解低插入损耗磁振子传感器的PINN设计方法，分析如何优化电磁响应以提升传感器性能。

（2）实操环节实现PINN模型，预测传感器电磁响应，验证与传统方法的精度对比。

（3）案例分析探讨二维狭缝阵列电磁波透射率的加速仿真，突出PINN在传感器设计中的效率优势。

下午：PINN在电磁超材料设计中的应用

4、PINN与超材料电磁响应预测（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解超材料几何到电磁场的映射，预测S11/S21系数，分析PINN在不连续介质（如异质超材料）中的优势。

（1）实操环节训练PINN模型预测超材料光谱响应，验证物理约束对模型性能的提升效果。

（2）案例分析探讨PINN如何处理复杂边界条件下的电磁场预测，为实际工程提供高效解决方案。

5、电磁形状优化与PINN（理论讲解+实操+代码演示）

（1）讲解二维和三维电磁形状优化技术，结合PINN优化超材料单元几何设计，提升电磁性能

（3）实操环节整合FEniCS和PINN模型，优化超材料几何，验证性能改进效果

（4）案例分析探讨电磁材料设计中的特定应用场景，如高性能天线设计，提升课程的工程适用性

6、PINN工程案例分析（理论讲解+实操+代码演示）

案例1：设计磁振子传感器，验证PINN预测精度。

案例2：

（1）加速二维狭缝阵列电磁波透射率预测，比较AI与传统FEM的效率。

（2）案例分析二维狭缝阵列透射率加速仿真，探讨PINN在通信设备设计中的应用。

核心实操

1.构建PINN模型，预测超材料在不同入射角下的电磁响应。

2.分析物理约束对预测精度的提升效果。

3.比较PINN与传统有限元方法的计算效率。

第四天：生成对抗网络（GAN）在电磁材料逆向设计中的应用

上午：GAN理论与电磁逆设计基础

1、GAN核心原理（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解GAN的博弈论框架，分析生成器与判别器的对抗训练机制，以及条件GAN（cGAN）如何引入几何与电磁响应条件

（1）加入可调介电常数堆栈的GAN生成案例，分析量子真空波动对材料特性的精确控制。

（2）实操环节基于PyTorch，构建基础GAN模型，生成超材料几何图像，验证生成结果的合理性。

（3）案例分析基于综述GAN在超材料设计中的最新进展，探讨其在逆向设计中的潜力。

2、电磁逆设计基础（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解逆问题定义，从目标S11/S21系数设计超材料几何，分析传统FDTD和FEM方法的高计算成本

（1）加入特定电磁材料逆设计案例，探讨实际应用场景，如高性能天线设计。实操环节模拟逆设计流程，生成满足特定电磁响应的几何结构。

（2）案例分析展示智能算法在逆设计中的优化策略，提升设计效率。

3、可调介电常数设计与GAN（理论讲解+实操+代码演示）

（1）讲解GAN在可调介电常数堆栈设计中的应用，分析如何通过AI生成满足特定电磁性能的材料结构。

（2）实操环节实现cGAN模型，生成堆栈几何，验证其电磁性能。

（3）案例分析设计具有特定光谱响应的超材料，探讨GAN在高精度逆设计中的应用。

下午：GAN驱动的电磁材料设计

4、U-Net与PatchGAN在逆设计中的应用（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解U-Net编码器-解码器如何保持几何信息的空间一致性，以及PatchGAN的局部判别策略如何提升生成图像的细节精度

（1）实操环节使用cGAN生成超材料几何结构，验证其电磁性能。加入降维方法优化GAN在电磁纳米结构设计中的性能。

（2）案例分析设计特定光谱响应的超材料，验证生成结果的准确性。

本部分与第一天的U-Net内容相呼应，强调GAN在逆设计中的应用。

5、中尺度超材料逆设计（理论讲解+实操+代码演示）

（1）讲解将光谱数据视为时变序列的处理方法，构建cGAN模型生成中尺度超材料几何。

（2）实操环节生成满足特定电磁响应的几何结构，验证光谱预测的准确性。

（3）案例分析比较GAN与传统优化方法的效率，探讨如何通过神经算子提升逆设计性能。

6、GAN工程案例分析（理论讲解+实操+代码演示）

案例1：设计具有特定光谱响应的超材料，验证GAN生成结果。

案例2：优化电磁功率传输效率，适用于无线能量传输。案例探讨电磁材料逆设计的特定应用，如雷达隐身材料设计。

本部分通过多个工程案例，展示GAN在复杂电磁场景中的设计能力。

核心实操

1.构建cGAN模型，生成满足目标电磁响应的超材料几何。

2.验证生成结果的电磁性能，比较AI与传统方法。

3.分析PatchGAN对生成质量的提升效果。

第五天：多尺度电磁材料性能预测与智能设计

上午：多尺度电磁性能预测

1、多尺度建模与电磁性能关联（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解超材料单元的微观结构表征，包括几何与材料参数，以及均匀化理论从微观到宏观电磁性能的等效预测方法

（1）加入Landau-Lifshitz-Gilbert方程的微磁仿真，预测磁性材料性能，如磁化强度分布。

（2）实操环节模拟超材料的磁场分布，验证性能预测的准确性。

（3）案例分析探讨磁性纳米纹理的微磁仿真，分析纳米结构对电磁性能的影响。

2、多尺度电磁仿真（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解微观电磁响应模拟，实现三维电磁扩散仿真，适用于复杂超材料设计

（1）宏观性能预测分析电磁波与引力波的耦合效应，验证多尺度仿真的精度。

（2）实操环节基于FEniCS实现，模拟多尺度电磁场，生成训练数据集。

（3）案例分析加入纳米磁性仿真案例，探讨微磁体在高频电磁场中的行为。

3、量子比特微磁建模（理论讲解+实操+代码演示）

（1）讲解供体量子比特架构的微磁建模，分析其在量子计算中的应用。

（2）实操环节模拟量子比特的电磁响应，验证模型性能。

（3）案例分析探讨电流激励驱动的反斯格明子运动，分析其在量子存储器设计中的潜力。

 下午：智能电磁材料设计

4、AI驱动的本构模型开发（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解电磁材料各向异性介电常数的AI代理模型开发，实现智能本构模型，预测磁性材料的电磁性能

（1）加入基于PyTorch的GPU加速微磁仿真，提升模型计算效率。

（2）实操环节验证模型在复杂磁性材料中的准确性。

（3）案例分析探讨蒙特卡洛算法在微磁静态行为研究中的应用。

5、多尺度可视化与分析（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解多尺度磁性可视化分析，构建可视化管道，分析电磁材料从微观到宏观的性能表现

（1）实操环节整合并且模拟多尺度电磁响应，生成可视化结果。

（2）案例分析展示通用GPU加速微磁模拟器的应用，优化设计效率。

（3）案例探讨反斯格明子运动的可视化分析，提升多尺度设计洞察力。

6、智能设计系统构建（理论讲解+实操+代码演示）

本模块讲解端到端预测流程，从微观几何到宏观电磁性能的AI模型设计，基于多任务学习同时预测介电常数、磁导率和散射系数。

（1）实操环节构建电磁材料性能预测系统，验证多尺度性能预测的准确性。

（2）案例分析加入反斯格明子运动预测案例，分析电流激励下的磁性行为。

（3）案例探讨磁性纳米纹理的智能设计，优化电磁性能。

7、大模型协助电磁材料设计（实操+代码）

本模块新增大模型在电磁材料设计中的应用，基于大型深度神经网络和预训练模型如何加速电磁材料设计

（1）讲解大模型（如Transformer或预训练CNN）通过大规模电磁仿真数据进行协助分析，生成高精度电磁响应预测或逆向设计结果。

（2）实操环节基于PyTorch，微调预训练模型，预测超材料光谱响应或生成几何结构，验证大模型在复杂电磁场景中的泛化性。

（3）案例分析设计具有特定光谱响应的超材料。

本部分突出大模型在处理多模态数据和协助复杂电磁逆设计任务中的优势