ML-FFs不仅以惊人的方式学习并复现量子力学的复杂规律，更将模拟的边界推向了前所未有的广度和深度。我们正见证着一个新时代的黎明：从原子尺度精准设计下一代能源材料、高效催化剂，到揭示生命过程中关键分子的动态奥秘，ML-FFs正以前所未有的能力赋能科学家。顶级期刊上的成果井喷，正是这一变革力量的有力证明。这不仅仅是计算工具的升级，更是科研思维与发现模式的革新。然而，驾驭这强大的“AI引擎”，需要融合量子物理的智慧、分子模拟的技艺与机器学习的精髓。本课程正是为此而生，旨在为您点亮通往这一前沿领域的灯塔，助您成为新一代计算科学的弄潮儿。

随着工程问题的复杂性日益增加，传统结构力学分析方法在处理多物理场耦合、非线性行为和高维数据时面临计算效率与精度的双重挑战。人工智能（AI），特别是深度学习技术的迅猛发展，为结构力学与仿真领域带来了革命性机遇。物理信息神经网络（PINN）、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等前沿算法正在重塑偏微分方程（PDE）求解、结构优化和参数反演的范式，为智能设计与高效仿真开辟了新路径。

人工智能材料设计：

内容涵盖了从基础Python编程到常见的机器学习算法，并通过实际案例分析与项目实践，帮助学员理解并掌握如何将机器学习技术应用于材料与化学领域。课程设计注重理论与实践的结合，逐步深入，让学员在学习过程中不仅能够掌握相关算法，还能亲自动手解决材料科学中的实际问题。

1.掌握Python编程基础及其在科学计算中的应用：学会利用Python进行数据处理、模型构建与可视化，熟悉NumPy、Pandas等工具。

2.理解材料与化学中的机器学习方法：掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等常见算法的基本原理与应用。

3.应用机器学习解决材料科学问题：通过项目实践，深入理解数据采集、特征选择、模型训练与评估等步骤，学会使用sklearn等工具库完成任务。

4.了解材料数据的特征工程与数据库应用：学习如何表示分子结构与晶体结构，并了解常见材料数据库的使用方法。

5.提升实战能力并引导深入学习：通过多样化的项目实践案例，巩固课程内容，为后续深度学习等更复杂算法的学习打下基础。

人工智能技术助力结构力学应用与仿真

本课程以问题驱动为核心，旨在培养学员在结构力学与人工智能交叉领域的建模、分析与创新能力。通过理论讲授、编程实操和前沿论文复现，学员将掌握从基础到高级的结构力学仿真技能，熟练运用Python、PINN和机器学习技术解决实际工程问题，同时洞悉该领域的最新发展趋势。

从零到一的建模能力：课程从结构力学基础（静力平衡、刚度矩阵、边界条件）出发，逐步扩展到多物理场耦合问题（如热-结构、流-结构）。通过Python实现有限元分析（FEA），结合PINN求解偏微分方程（PDE），学员将学习如何简化复杂现象、构建控制方程，并通过无量纲化分析关键参数。实操案例（如梁受力、2D框架模态分析）帮助学员掌握从问题定义到数值求解的完整流程，对比传统FEA与PINN的优劣，探索AI在结构力学中的潜力与局限。 

人工智能技术高性能计算偏微分方程及其应用

通过五天的系统学习，使学员全面掌握AI驱动的PDE高性能计算方法，熟练运用物理信息神经网络（PINN）、Fourier Neural Operators等前沿技术，解决流体力学、复合材料、增材制造等领域的复杂PDE问题，并具备探索科研前沿的能力。课程通过理论讲解、代码实操和科研创新点说明，指导学员理解深度学习与PDE的融合，掌握Python高性能计算工具（如JAX）优化PDE求解的技巧，深入学习PINN在非线性PDE和多物理场耦合中的应用，探索Fourier Neural Operators在实时预测中的高效性，以及随机PDE、神经形态计算等前沿技术在复合材料和增材制造中的潜力。学员将通过实验和小组项目，复现科研成果，培养模型开发、性能优化和跨学科应用能力，为航空航天、能源、生物医学等领域的工程和科研奠定坚实基础，最终成为AI驱动PDE求解的创新实践者。

人工智能技术助力结构力学应用与仿真、人工智能高性能计算偏微分方程及其应用主讲老师：毕业于顶尖高校，拥有国内985院校背景，专注于复合材料、物理信息神经网络流体力学、结构力学、有限元分析及多物理场耦合研究。老师在深度学习与结构力学交叉领域积累了丰富经验，熟练运用物理信息神经网络（PINN）、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等技术解决静力学、动力学及非线性问题。近年来，老师在发表多篇高水平论文，研究方向涵盖弹性力学、热-结构耦合、材料非线性建模，以及AI驱动的结构优化与参数反演。