在深度学习与超材料融合的背景下，不仅提高了设计的效率和质量，还为实现定制化和精准化的治疗提供了可能，展现了在材料科学领域的巨大潜力。深度学习可以帮助实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。目前在超材料领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：
1.加速设计过程：机器学习可以通过算法快速迭代设计，显著提高设计效率 。
2.逆向设计：通过深度生成模型实现，实现特定功能需求的超材料设计提供了新途径 。
3.智能算法优化：通过遗传算法、Hopfield网络算法和深度学习在内的智能算法，展现出快速设计和架构创新的优势 。
4.多目标性能优化：机器学习可以处理多目标优化问题，找到满足多性能需求的最佳设计方案 。
5.基于数据的预测模型：基于历史数据预测超材料的性能，为设计提供指导，降本增效。
6.多物理场模拟与优化：结合多物理场模拟，进行超材料的多物理场性能优化设计 。
7.高维度、少样本优化：面临高维度和数据稀疏性问题。通过机器学习算法，实现精准治疗目的的设计。
为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在超材料领域应用技术的掌握，特举办“深度学习驱动智能超材料设计与应用”专题培训会，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，会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
