深度學習光學設(shè)計

深度學習在光學設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用為光子學結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。未來，隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信它將在光學設(shè)計領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

講師介紹

主講老師來自全國重點大學、國家“985工程”物理與信息交叉學科專業(yè)，有多年的機器學習和課題組科研經(jīng)歷！研究方向涉及光學設(shè)計與物理學，深度學習，機器學習等交叉領(lǐng)域。有著豐富知識積累和實戰(zhàn)經(jīng)驗。參與國自然科學基金項目多項等，包括發(fā)表SCI論文十余篇，國家發(fā)明專利一項！擔任過MDPI旗下等多個期刊的審稿人。

課程目標

1.深度學習光學設(shè)計的培養(yǎng)目標主要集中在培養(yǎng)具備扎實光學設(shè)計理論基礎(chǔ)和深度學習技術(shù)知識的高級專業(yè)人才。他們不僅需要熟悉傳統(tǒng)光學設(shè)計的原理和方法，還需要掌握深度學習算法的原理和應(yīng)用，能夠運用深度學習技術(shù)對光學系統(tǒng)進行創(chuàng)新設(shè)計和優(yōu)化。

2. 學習光學的幾何原理、電磁理論，熟悉光學成像系統(tǒng)的評價標準。了解傳統(tǒng)光學設(shè)計數(shù)值算法和參數(shù)優(yōu)化法。

3. 了解深度學習在可見光成像系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)光學設(shè)計方面的優(yōu)勢，學會使用深度學習光學設(shè)計完成簡單光學系統(tǒng)的搭建、光學系統(tǒng)的優(yōu)化等。

4. 知道并了解深度學習不僅可以加速光學設(shè)計，同樣也可以利用光加速深度網(wǎng)絡(luò)的推理過程，全光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算速度比計算機上實現(xiàn)的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快。

5. 熟悉深度學習的算法和框架，能夠運用深度學習技術(shù)對超材料的光學性能進行預(yù)測、優(yōu)化和控制。

6. 了解深度學習光學設(shè)計在光纖控束等領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，啟發(fā)創(chuàng)新性思維，推動光學設(shè)計向更加智能化和自適應(yīng)的方向發(fā)展。

7. 在未來，深度學習在光學設(shè)計方面有望更加深入，利用深度學習解決非線性關(guān)系問題的優(yōu)勢，結(jié)合調(diào)制傳遞函數(shù)、光學像差、偏振像差等光學系統(tǒng)評價標準，實現(xiàn)從初始結(jié)構(gòu)的設(shè)計到特定的光學系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計，甚至利用深度學習在圖像處理等方面的發(fā)展，可能做到從光學系統(tǒng)設(shè)計、光學系統(tǒng)成像、圖像處理和分析整個過程的學習優(yōu)化。

8. 隨著光學設(shè)計在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，深度學習光學設(shè)計人才也將面臨更加廣闊的職業(yè)發(fā)展空間。他們可以在光通信、生物醫(yī)學、智能制造、機器視覺等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新做出積極貢獻。

授課內(nèi)容

第一天 光學基礎(chǔ)

第一節(jié) 深度學習與光學設(shè)計 

1.1 光學設(shè)計概述 

1.2 深度學習在成像光學系統(tǒng)的應(yīng)用 

1.3 深度學習在光子器件的應(yīng)用 

1.4 深度學習光學設(shè)計的優(yōu)勢 

1.5 深度學習光學設(shè)計的發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)