光子学与电磁学领域正经历着由“数值模拟”向“智能设计” 的范式跃迁。传统依赖于经验与参数扫描的光学设计方法，在面对超表面等多自由度、高性能指标的复杂逆设计问题时，已显得效率低下且难以触及全局最优解。将FDTD电磁仿真与Python智能优化算法融合，正成为突破传统瓶颈、实现器件性能提升的核心驱动力，重塑着从基础研究到工程应用的光学设计全链条。

在国际前沿领域，超表面的研究已从“功能实现”进入“性能设计智能化” 的新阶段。拓扑优化、遗传算法、深度学习等逆向设计方法，正在替代传统的手动试错，赋能科研人员探索远超人类直觉的复杂电磁结构，催生出一系列具有突破性性能的超构透镜、全息、成像器件，并多次发表于《Nature》、《Science》等顶级期刊。掌握FDTD与Python的联合仿真与自动化优化能力，已成为在下一代光子器件国际竞争中保持领先优势的关键技能。

国家战略层面，我国在人工智能、光计算、量子信息、高端光学仪器等领域的宏伟蓝图，对兼具“深厚物理背景”与“先进算法实践能力” 的复合型顶尖人才提出了迫切需求。《“十四五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确将“人工智能”与“新材料”（包括信息功能材料）作为重点发展方向，推动智能算法在工业设计与科学发现中的应用。能够利用计算智能赋能光电设计，正是服务于国家在相关高科技领域实现自主创新与跨越发展的具体体现。

为了应对这一时代需求，培养能够驾驭“FDTD+Python”这一现代化科研利器的先锋人才，我们特此推出《FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用》培训课程。本课程旨在帮助学员超越基础仿真操作，系统掌握从自动化建模、智能优化算法到顶刊案例复现的全栈式逆向设计能力，从而高效解决前沿科研与产业开发中的重大挑战。

本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方为互动派（北京）教育科技有限公司，相关事宜通知如下：

博士毕业于海外高校，获得省高层次人才，主持数项国家自然科学基金。目前申请人共发表sci论文47篇，其中一作/通讯作40篇，包括《IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques》、《Carbon》、《Journal of Lightwave Technology》，《Science China Physics, Mechanics & Astronomy》、《Nanophotonics》、《IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics》、《Optics & Laser Technology》等多篇高水平论文。长期担任多个著名光子学期刊审稿人。长期从事太赫兹超表面、超表面耦合、量子光学以及量子光学与光子学的交叉学科研究等。

1、双核驱动，掌握智能设计范式：课程将FDTD严格电磁仿真与Python编程智能优化深度融合，超越单一软件操作的局限。学员将不仅学习“如何仿真”，更掌握“如何让机器自动寻找最优解”，从被动验证转向主动设计，构建“物理仿真+计算智能”的现代科研与工程能力栈。

2、全链路覆盖，贯通正向与逆向设计：课程系统性地覆盖了从基础理论→正向设计→逆向优化→工艺准备的全研发链条。学员将经历从基于相位调控的原理设计，到拓扑优化、遗传算法等的高级设计全过程，形成对超表面设计的系统性理解，具备独立解决复杂问题的能力。

3、算法矩阵实战，赋能科学决策：通过对拓扑优化（梯度）、遗传算法（非梯度）、深度学习等主流智能算法的并行讲解与横向对比，使学员深刻理解不同算法的适用场景与局限，从而在面对具体设计任务时，能够基于科学判断选择或融合最佳优化策略。

4、顶刊案例复现，直抵科研最前沿：课程实战案例提炼自《Nature Letters》、《Light: Science & Applications》《Nano Letters》等顶尖期刊的先进成果。通过带领学员复现高水平工作，不仅传授技术工具，更着重于解析顶级研究的设计思想、技术路径与实现技巧，极大缩短学员从学习到产出高水平成果的周期。

￥4600 元/人

（含报名费、培训费、资料费）

【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科纬来智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；