【案例分析：基于 Python 的几种神经网络构建一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测与逆向设计】

案例分析：传播相位与几何相位超构单元仿真与器件库提取与二维超构透镜设计与传播光场仿真
案例分析：片上的超构单元仿真与光学参数提取
案例分析：基于粒子群方法的耦合器设计
案例分析：基于 Python 的几种神经网络构建
一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测与逆向设计
案例分析：介质超构表面的近场调控设计
案例分析：基于生成-对抗网络的电磁调控结构定制化生成
案例分析：深度学习增强的非线性光纤单像素成像系统
案例分析：基于片上衍射神经网络的超构光学系统用于图像分类
案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能
案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达
案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达
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智能光子学绪论
1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统概论
1.2 机器学习和人工智能的基本概念与发展历程
1.3 机器学习方法在光子学设计中的应用简介
1.4 光子学器件构建神经网络的应用简介
光子学器件仿真软件基础与器件逆向设计

光子学器件的主要设计目标和调控方法
2.2 Rsoft, Ansys optics 光子学仿真软件介绍与基本操作
2.3 时域有限差分方法与空间光场模拟
2.4 波导器件仿真与片上光学系统设计
2.5 基于仿真软件的光子学逆向设计
光子学逆向设计的概念
基于粒子群算法的光学器件优化
基于伴随方法的光子学器件优化

机器学习方法简介与 Python 软件基础
3.1 机器学习基础概念
3.2 监督学习与无监督学习
3.3 简单常用算法简介（如线性回归、SVM 等）
3.4 Python 编程基础
Python 环境搭建与工具介绍（如 Jupyter Notebook）
基本语法与数据结构
NumPy 等库的使用
数据可视化工具（如 Matplotlib 等）
深度学习框架 Pytorch 简介
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训练过程
4.4 常用深度网络模型简介
全连接网络(FC）
卷积神经网络（CNN）
带历史记忆的网络（如 RNN）
4.5 案例分析：基于 Python 的几种神经网络构建
全连接网络
卷积神经网络
U-Net
4.6 一个基本的全连接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