新工科培养模式下智能制造工程专业新生研讨课教学探索研究

新一轮教育教学改革对新工科人才培养提出更高要求,打破了单一的培养模式,正朝向学科交叉、理论指导实践等多元化培养模式发展。本文以新生研讨课教学为例,探索了人工智能技术在光学测量领域应用的研讨课程教学方法,阐述了课程目标、教学内容设计、课程考核及成绩评定方式、考核标准等内容。本文旨在探讨一种新的教学方法,以培养学生独立解决问题的能力,激发学生的科研兴趣。同时,这种方法也为新生研讨课提供了一种可行的思路。

人工智能纳米光子学:光学神经网络与纳米光子学

人工智能技术,特别是人工神经网络的创新引领了许多领域的应用革命,如网络搜索、计算机识别和语言、图像的识别技术。近年来纳米光子学的发展为传统的人工神经网络技术,特别是光学神经网络的发展带来了全新的物理视角以及截然不同的实现方法。一方面,纳米光子学是一门研究光与材料在纳米尺度相互作用的科学,可以带来全新的技术,如超分辨光学加工技术和超分辨光学成像技术,进而推动微纳尺度上多种功能的光学神经网络的实现。另一方面,纳米光子学中光子传播的多频段、高速度、低功耗的特点,促使了光学神经网络向着小体积、高密度、低功耗的方向发展。人工神经网络自身的发展也促使神经网络算法(如逆向设计、深度学习)在纳米光子学器件的设计中发挥前所未有的作用,以满足纳米光子学器件对自身功能、体积、集成度、计算功能的日益增长的要求。以神经网络的发展为起点,阐述人工神经网络特别是光学神经网络的发展趋势,以及人工神经网络与纳米光子学相互促进的发展历程。