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　　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。

　　计算机科学与工程、电气工程、通信工程、电力工程、物理学、电子工程、材料科学、工业通用技术、汽车工程、微波工程、机械工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

　　来自国家“双一流”建设高校、 “211 工程”重点高校。以第一作者/通讯作者在 IEEE Antennasand wireless propagation letters 等期刊发表论文数十篇，擅长领域：微波无源器件设计及其快速优化，如滤波器/耦合器/功分器/双工器/天线. 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

　　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