深度学习光学设计目标
1.基于深度学习的光网络的培养目标主要集中在培养具备现代光学理论基础和深度学习技术知识的高级专业人才。他们不仅需要熟悉现代光学的原理，还需要掌握深度学习算法的原理和应用，能够结合深度学习和现代光学原理设计出具有光学加速功能的器件。
2. 初步掌握构建深度学习模型所需的使用的工具，学会搭建深度学习开发环境。让初学者能够使用深度学习框架搭建常用神经网络模型，了解模型训练过程中出现的问题并掌握常用的解决办法。
3. 熟悉超材料的发展现状，基本掌握多物理场仿真软件，并能够使用该软件计算光子晶体 的能带并对仿真结果做后处理。了解超表面在光学以及量子领域方面的应用，学会使用仿真软件对超表面结构进行仿真以及后续的结果分析。
4. 知道MATLAB与COMSOL以及Python间的交互方式，学会使用 Python处理COMSOL导出的数据，了解如何使用 MATLAB 将 COMSOL 的数据导出并处理为 Python 能读取的数据。
5. 了解硅基光网络的发展现状，知道矩阵分解的原理，学会使用深度学习框架去搭建一个基于MZI的模型框架并将其应用在深度学习实例上。
6. 未来利用光的加速功能，基于片上的光网络可以设计出具有加速功能的光芯片。基于衍射网络，则可以在自由空间上设计出快速成像系统，加速自动驾驶的图像识别。
7. 利用深度学习模型，可以克服传统基于全波模拟的设计方法的劣势，可以快速给出给定 结构的目标响应，加速光学设计的过程。
深度学习计算光学成像目标
1.掌握典型光学成像机理，了解其对应的数学模型及需求解的问题。
2.掌握典型的最优化理论及方法，能够通过设计目标函数求解典型的计算成像逆问题。
3.掌握深度学习算法的原理和应用，能够通过python编程实现典型的深度网络模型的部署和修改，并用于解决典型的计算光学成像问题。
