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  • 深度学习光学设计

    作者:佚名 来源:投稿 时间:2024-05-24 09:23 阅读:1145 [投稿]
    深度学习在光学设计领域的应用为光子学结构的创新提供了新的机遇和挑战。未来,随着深度学习技术的不断发展和完善,相信它将在光学设计领域发挥更加重要的作用。

    深度学习在光学设计领域的应用为光子学结构的创新提供了新的机遇和挑战。未来,随着深度学习技术的不断发展和完善,相信它将在光学设计领域发挥更加重要的作用。

    讲师介绍

    主讲老师来自全国重点大学、国家“985工程”物理与信息交叉学科专业,有多年的机器学习和课题组科研经历!研究方向涉及光学设计与物理学,深度学习,机器学习等交叉领域。有着丰富知识积累和实战经验。参与国自然科学基金项目多项等,包括发表SCI论文十余篇,国家发明专利一项!担任过MDPI旗下等多个期刊的审稿人。

    课程目标

    1.深度学习光学设计的培养目标主要集中在培养具备扎实光学设计理论基础和深度学习技术知识的高级专业人才。他们不仅需要熟悉传统光学设计的原理和方法,还需要掌握深度学习算法的原理和应用,能够运用深度学习技术对光学系统进行创新设计和优化。

    2. 学习光学的几何原理、电磁理论,熟悉光学成像系统的评价标准。了解传统光学设计数值算法和参数优化法。

    3. 了解深度学习在可见光成像系统相比于传统光学设计方面的优势,学会使用深度学习光学设计完成简单光学系统的搭建、光学系统的优化等。

    4. 知道并了解深度学习不仅可以加速光学设计,同样也可以利用光加速深度网络的推理过程,全光神经网络计算速度比计算机上实现的传统神经网络更快。

    5. 熟悉深度学习的算法和框架,能够运用深度学习技术对超材料的光学性能进行预测、优化和控制。

    6. 了解深度学习光学设计在光纤控束等领域的发展现状,启发创新性思维,推动光学设计向更加智能化和自适应的方向发展。

    7. 在未来,深度学习在光学设计方面有望更加深入,利用深度学习解决非线性关系问题的优势,结合调制传递函数、光学像差、偏振像差等光学系统评价标准,实现从初始结构的设计到特定的光学系统优化设计,甚至利用深度学习在图像处理等方面的发展,可能做到从光学系统设计、光学系统成像、图像处理和分析整个过程的学习优化。

    8. 随着光学设计在各个领域的广泛应用,深度学习光学设计人才也将面临更加广阔的职业发展空间。他们可以在光通信、生物医学、智能制造、机器视觉等领域发挥重要作用,为相关产业的发展和创新做出积极贡献。

    授课内容

    第一天 光学基础

    第一节 深度学习与光学设计 

    1.1 光学设计概述 

    1.2 深度学习在成像光学系统的应用 

    1.3 深度学习在光子器件的应用 

    1.4 深度学习光学设计的优势 

    1.5 深度学习光学设计的发展趋势与挑战

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