仿真数据挖掘与AI模型训练培训课程
培训对象： 面向仿真工程师、CAE工程师、AI算法工程师及研发设计人员。也适合需要从仿真数据中挖掘价值、构建AI代理模型加速仿真的技术团队。
培训目标： 系统掌握仿真数据挖掘与AI模型训练的核心方法，具备从仿真数据预处理、特征工程、模型训练到模型部署的完整实战能力。能够运用机器学习与深度学习算法构建高精度代理模型，实现仿真计算的加速与优化。
培训内容介绍：
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仿真与AI融合概述：学习人工智能在仿真领域的应用现状与发展趋势，通过压缩机参数建模案例，对比AI解决方案与传统方案的差异与优势。
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仿真加速与代理模型：了解仿真加速的前沿研究方向，学习降阶模型的构建方法，理解AI代理模型在替代复杂仿真计算中的应用价值。
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人工智能基础定义：深入理解AI、机器学习、深度学习的定义与区别，建立清晰的AI技术层级认知。
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机器学习方法全景：掌握机器学习的基本原理，学习监督学习、无监督学习、强化学习三大学习范式的差异与适用场景。
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监督学习算法实战：学习随机森林回归、梯度提升（XGBoost）、支持向量机、分类与逻辑回归等监督算法的原理与实现，掌握非数值数据的处理方法。
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深度学习基础理论：深入理解神经元构成假设函数的方式，学习激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的原理与选择策略，掌握深度学习的回归模型构建方法。
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模型训练核心机制：学习前向传播与反向传播的算法原理，掌握损失函数的选择（MSE、MAE）、优化器的配置（SGD、Adam）及模型质量评估方法。
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过拟合与数据划分：深入理解过拟合的成因与表现，掌握训练集、验证集、测试集的科学划分方法，学习正则化、Dropout等防止过拟合的策略。
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神经网络层类型与架构：学习全连接层、卷积层、循环层等不同层类型的特点与适用场景，掌握神经元架构的设计原则。
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物理信息神经网络（PINN）：深入讲解PINN的核心思想与实现方法，学习如何将物理方程作为约束融入神经网络训练，实现数据与物理知识的融合建模。
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从零创建机器学习模型：掌握创建机器学习模型的完整流程（数据审查与目标设定、数据准备、模型架构设计、优化算法选择、损失函数配置、模型评估），了解MLOps的基本概念。
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开源框架与应用软件：学习TensorFlow与PyTorch两大主流框架的对比与选型，了解仿真领域AI应用软件的工具生态，掌握模型在预测任务与设计优化中的消费方式
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