人工智能技术在电磁场与微波技术专业的应用

时间：2024-09-26 14:56 点击次数：

一、培训背景：

在人工智能与计算电磁学的融合背景下，电磁学的研究和应用正在经历一场革命。计算电磁学是研究电磁场和电磁波在不同介质中的传播、散射和辐射等问题的学科，它在通信、雷达、无线能量传输等领域具有广泛的应用。随着人工智能技术的发展，这一领域正迎来新的机遇和挑战。据最新研究动态，目前人工智能与计算电磁学相结合主要集中在以下几个方面：

1. 电磁仿真加速：使用机器学习模型来预测电磁仿真的结果，减少传统数值仿真所需的计算资源和时间。

2. 天线设计优化：利用遗传算法、粒子群优化（PSO）等智能算法来自动寻找最优的天线设计参数，以满足特定的性能要求。性能预测与模拟。

3. 电磁兼容性分析：使用智能算法来分析和预测电子设备间的电磁干扰，优化设计以提高电磁兼容性。

4. 逆向电磁问题求解：利用智能算法从测量数据中重建未知的电磁源或介质特性，解决电磁逆问题。

5. 自适应滤波器设计：利用智能算法自动调整滤波器参数，以适应不同的信号处理需求。

6. 电磁设计自动化：深度学习可以辅助自动化电磁器件的设计流程，减少人工干预，提高设计效率。

为促进科研人员、工程师及产业界人士对人工智能在计算电磁学领域应用技术的掌握，特举办“人工智能在计算电磁学中的技术与应用”专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：

二、培训目标：

1. 跨学科融合：课程内容融合了电磁学、人工智能、数据科学等多个学科的知识，体现了跨学科学习的特点

2. 智能辅助调试：课程介绍了如何使用人工智能算法进行智能辅助调试，这可以大大提高设计和测试的效率。

3. 多样化的算法应用：课程介绍了多种人工智能算法，如神经网络、卷积自编码器、随机森林、粒子群优化（PSO）算法等，并展示了如何将这些算法应用于电磁学问题的求解。

4. 优化算法的深入研究：课程深入探讨了多种优化算法，包括基于代理模型的优化、多目标优化算法等，这些都是电磁器件设计中的关键技术前沿技术探索。

5. 数据预处理和分析：课程强调了数据预处理和分析的重要性，这是进行有效电磁计算和优化的前提。

6. 实际应用案例：课程提供了多个实际应用案例，如滤波器设计、天线优化等，这些案例有助于理解人工智能在电磁学领域的实际应用。

7. 理论与实践相结合：课程不仅涵盖了人工智能在电磁计算中的理论基础，还提供了实际操作的实例，使学生能够通过实践来加深对理论的理解

三、报名费用（含报名费、培训费、资料费）：

每人4500￥元（含报名费、培训费、资料费）

2024年10月11日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠

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；北京中科万维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；

四、增值服务：

1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件；

2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；

3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《人工智能在计算电磁学中的技术与应用》专业技能结业证书；

五、联系方式：

【注】1、开课前一周会务组统一通知；开课前一天会将直播链接及上机账号发至您邮箱或微信。如未收到请及时电话咨询！

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