特征提取：接下來，利用深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN）從預(yù)處理后的材料圖像中提取特征。CNN通過多層卷積和池化操作，學(xué)習(xí)圖像的高級(jí)特征表示。 模型訓(xùn)練：將提取到的特征輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，模型會(huì)不斷調(diào)整參數(shù)，以最小化損失函數(shù)（如交叉熵?fù)p失、均方誤差等）并提高預(yù)測準(zhǔn)確性。 模型評(píng)估：在訓(xùn)練過程中或訓(xùn)練完成后，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅堋?/p>

3、深入理解深度學(xué)習(xí)與湍流超分辨率的耦合機(jī)制。 實(shí)操環(huán)節(jié)： 1、基于深度學(xué)習(xí)的流場時(shí)序超分辨率處理（數(shù)據(jù)與代碼提供給學(xué)員） 實(shí)驗(yàn)流體力學(xué)與人工智能 四、實(shí)驗(yàn)流體力學(xué) 核心知識(shí)點(diǎn)： 1、掌握實(shí)驗(yàn)流體力學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)，了解相關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)備。 2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在實(shí)驗(yàn)流體力學(xué)中的應(yīng)用。 3、掌握Python語言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的后處理，增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力。 4、風(fēng)洞試驗(yàn)

自動(dòng)駕駛汽車計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)算法的硬件實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí) 流體力學(xué) 人工智能

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用 適用人群：對(duì)人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的設(shè)計(jì)研發(fā)人員，以及人工智能相關(guān)專業(yè)的在校學(xué)生。 基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用（免費(fèi)）【已結(jié)束】 直播時(shí)間：2020-06-04 19:30 深度學(xué)習(xí)，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領(lǐng)域的一類研究方向。

直播背景： 近年來，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)與物理建模的融合正在重塑傳統(tǒng)計(jì)算科學(xué)格局。特別是在流體力學(xué)與多孔介質(zhì)滲流模擬領(lǐng)域，面對(duì)微觀結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)不確定性高、傳統(tǒng)數(shù)值方法計(jì)算成本昂貴等問題，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或物理引導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)方法展現(xiàn)出前所未有的潛力。

培訓(xùn)大綱： ·Altair 最新AI+CAE解決方案與應(yīng)用案例； ·基于幾何深度學(xué)習(xí)方法的無參云圖預(yù)測工具physicsAI新功能。

CVPR2020自動(dòng)駕駛拓展會(huì)議——端到端深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛

本課程通過燃料電池為例講解如何通過深度學(xué)習(xí)和啟發(fā)式尋優(yōu)算法進(jìn)行系統(tǒng)建模及尋優(yōu)幫助學(xué)員入門人工智能建模和燃料電池