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机器学习光子学导论1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统简介1.2 为什么要在光学系统中引入机器学习方法1.3 人工智能和机器学习方法的基本概念与历史1.4 机器学习方法在光子学设计中的应用案例简介1.5 基于光子学器件搭建的光学神经网络应用简介

光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计
2.1 光子学器件的主要设计目标和调控思路2.2 Ansys optics 光子学仿真软件操作简介与使用技巧案例操作：基于双贝塞尔曲线的紧凑多模光学波导弯曲案例操作：片上米散射结构色超构表面单元仿真2.3 时域有限差分算法（FDTD）与空间传播器件模拟方法案例操作：传播相位与几何相位超构单元仿真与平面超构透镜设计2.4 片上波导器件仿真与片上超构光学器件设计案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取2.5 基于优化算法的光子学逆向设计2.5.1 光子学逆向设计的概念与历史2.5.2 基于粒子群算法的启发式光子学器件优化案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计2.5.3 扩展：其他启发式优化方法简介2.5.4 基于梯度方法的光子学器件拓扑优化案例操作：基于拓扑优化方法的分束器设计

机器学习简介与 Python机器学习编程基础3.1 机器学习基础概念3.2 监督学习与无监督学习3.3 简单常见机器学习算法简介（如线性回归、SVM 等）3.4 Python 编程基础Ø Python语言与特点简介Ø 基本语法与特色数据结构（列表，元组，字典）Ø Numpy 科学计算库的使用Ø 数据可视化工具Matplotlib 的使用案例操作：绘制函数与分形图形3.5 深度学习框架 Pytorch和Tensorflow简介案例操作：回归算法的实现

常用的深度神经网络简介与 Python 实现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反向传播算法4.4 常用深度网络模型简介Ø 全连接网络(FC）Ø 卷积神经网络（CNN）Ø 带历史记忆的网络（如 RNN）4.5 案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现Ø 全连接网络Ø 卷积神经网络Ø U-Net4.6 案例操作：一个手写数字识别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 案例分析：一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测案例操作：级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计5.3 基于机器学习的电磁近场预测和逆向设计 案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计 5.4 基于深度学习的超构单元生成 案例操作：基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成
深度学习在多种光学系统中的应用6.1 深度学习在多样化的光学系统中的应用简介6.2 深度学习在计算成像中的应用案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像6.3 深度学习在图像处理中的应用
光子学器件构建的光学深度神经网络与应用7.1 光子学器件构建的光学神经网络与应用7.2 主动网络：光学矩阵-向量乘加运算器与光学神经网络加速器7.3 被动网络：衍射光学神经网络案例操作：基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类案例分析：基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器（Science）7.4 光学神经网络的优势与挑战总结

机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望
8.1 深度学习增强微纳光学芯片制造案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能8.2 深度学习后处理——光学测量功能增强案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达8.3 非典型机器学习系统——万物皆可机器学习（Nature）* 主要为最新应用进展简介—根据课程时间及进度灵活更新