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在逐步引导学员掌握神经网络和物理信息神经网络（PINN）的理论知识和实践技能。从基础的神经网络架构开始，课程内容逐步深入到PINN在不同领域的应用，并教授学员如何使用DeepXDE工具包来简化PINN模型的开发和训练。学员将学习搭建深度学习环境，设计多层感知机等深度神经网络，并应用于解决实际问题。课程重点探讨PINN如何结合物理定律和数据驱动学习，解决正问题和逆问题，以及在流体力学、固体力学等领域的应用。此外，学员还将学习PINN在处理耦合系统和复杂系统中的应用，如热流耦合和电池系统预测。最后，课程将提升学员对PINN优化技巧的理解，并介绍DeepXDE工具包的使用，以解决物理和化学领域的实际问题。
