打破教科书！AI大模型深度融合光学领域！登顶Nature！学术界又一里程碑突破！

主要观点总结

文章主要介绍了人工智能与光学工程交叉融合的现状，特别是在深度学习在光学设计、计算光学成像、光计算等领域的应用和发展。文章详细阐述了深度学习技术在光学领域的创新应用，包括大语言模型在光学设计中的应用、深度学习计算光学成像的进展、基于逆设计与MZI的光计算技术、COMSOL光学仿真（超表面）的研究以及深度学习超材料逆向设计的方法。同时，文章还提供了相关的学习目标和讲师介绍，展示了不同专题的课程设置、授课方式、时间安排和费用信息，并提供了报名咨询方式。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习在光学领域的创新应用

文章详细介绍了深度学习技术在光学设计、计算光学成像、光计算等领域的应用和发展，展示了人工智能与光学工程的交叉融合。

关键观点2: 大语言模型在光学设计中的应用

介绍了大语言模型在光学设计中的应用，如生成式AI在光学设计领域的创新应用，包括结构语义建模、Prompt控制设计、多轮交互优化等。

关键观点3: 深度学习计算光学成像的进展

讨论了深度学习在计算光学成像中的应用，包括超分辨率成像、图像重建和去模糊、光学逆问题求解等，以及其在医学影像、材料科学和工业检测等领域的应用。

关键观点4: 基于逆设计与MZI的光计算技术

阐述了基于逆设计与MZI的光计算技术，探讨了利用光学物理特性设计光子学结构直接实现深度学习功能的方法。

关键观点5: COMSOL光学仿真（超表面）的研究

介绍了COMSOL在光学仿真（超表面）中的应用，包括周期性结构与波导系统、非线性场与天线系统、拓扑超表面等。

关键观点6: 深度学习超材料逆向设计的方法

讲述了深度学习在超材料逆向设计中的应用，包括正向预测建模、参数设计与拓扑设计的方法。

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