专题一：深度学习超材料逆向设计
第一天
弹性波超材料与深度学习的基本理论
1.1 弹性波超材料
1.1.1 弹性波超材料概念
1.1.2 超材料应用前景
1.1.3 计算方法
1.1.4 带隙机理
1.1.5 COMSOL商用有限元软件安装
1.1.6 案例1：基于传递矩阵法的一维周期超材能带曲线计算（包含实操）
1.1.7 案例2：基于有限元的二维周期超材料能带曲线计算（包含实操）
1.1.8 案例3：基于有限元的二维周期超材料频域与时域响应计算（包含实操）
2.1 深度学习
2.1.1 概念与原理
2.1.2 常见的深度学习模型(MLP, CNN, RNN)
2.1.3 Tensorflow深度学习框架安装与演练（包含实操）
2.1.4 数字图片数据集下载（包含实操）
2.1.5 数字识别深度学习模型搭建（包含实操）
第二天
数据集批量自动生成方法
2.1 COMSOL with Matlab介绍
2.2 如何获取用于弹性波超材料计算的基础Matlab代码（包含实操）
2.2.1 COMSOL有限元模型以Matlab代码表示
2.2.2 Matlab读取并修改COMSOL有限元模型
2.3 参数变量控制的数据批量自动生成方法与Matlab代码（包含实操）
2.3.1 参数变量特性与定义规则
2.3.2 Matlab更改COMSOL有限元模型中的几何和材料参数
2.4 拓扑变量控制的数据批量自动生成方法与Matlab代码（包含实操）
2.4.1 拓扑构型定义与范围选取
2.4.2 Matlab定义COMSOL有限元模型的
拓扑结构
2.5 数据整合方法与Python代码（包含实操）
第三天
正向预测
3.1 正向预测研究现状
3.2 正向预测深度学习模型及其原理
3.2.1 SVM
3.2.2 MLP
3.2.3 CNN
3.3 用于正向预测的数据集介绍
3.3.1 一维周期超材料的参数变量数据集
3.3.2 二维周期超材料的拓扑变量数据集
3.4 基于MLP的一维周期超材料带隙预测与代码讲解（包含实操）
3.4.1 基于Python和Tensorflow的MLP模型构建
3.4.2 训练与验证
3.4.3 基于R2的带隙预测精度测试评估
3.5 基于CNN的二维周期超材料能带曲线预测与代码讲解（包含实操）
3.5.1 基于Python和Tensorflow的CNN模型构建
3.5.2 训练、验证与测试
3.5.3 真实值与测试值对比图的批量生成
第四天
参数设计
4.1 参数设计研究现状
4.2 用于参数设计的深度学习模型及其原理
4.2.1 MLP
4.2.2 MLP+GA
4.2.3 强化学习
4.2.4 TNN
4.3 用于参数设计的数据集介绍
4.4 基于TNN的一维周期超材料参数设计与代码讲解（包含实操）
4.4.1 TNN模型的搭建方式
4.4.2 设计参数的批量保存与验证
4.5 参数设计结果的分析与讨论（包含实操）
4.5.1 设计精度的评估方式及其代码
4.5.2 设计的非唯一性
第五天
拓扑设计
5.1 研究现状
5.2 用于拓扑设计的深度学习模型及其原理
5.2.1 CGAN
5.2.2 CVAE
5.2.3 VAE-based模型
5.3 用于拓扑设计的数据集介绍
5.4 基于VAE-based模型的二维周期超材料拓扑设计与代码讲解（包含实操）
5.4.1 VAE-based模型的搭建方式
5.4.2 设计拓扑构型的批量保存和验证
5.5 拓扑设计分析方式（包含实操）
5.6 多目标
拓扑优化
（包含实操）
5.7 课程总结
专题二：机器学习材料
第一天
：
材料机器学习概述与python基础
