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发布于 2026-04-14 / 0 阅读
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建议所有做射频器件的硕博士都去学一遍，之后将成为常态！！！

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做电磁场和天线设计的同行，大多有个心照不宣的“痛”——不是在调模型，就是在等进度条。

一个天线结构，几何变量动辄几十个，用 CST 或 HFSS 做一次全参数扫描，工作站跑一整夜是家常便饭。更不用说超表面单元设计、雷达吸波材料优化这类场景——参数维度一高，仿真时间直接指数级爆炸，人力几乎无法靠“暴力扫参”找到最优解。

这几年，学术界其实已经给出了解法。从CNN做正问题预测、U-Net从结构图直出S参数，到PINN把麦克斯韦方程“刻”进神经网络，再到用GAN搞逆向设计——方法论是现成的，顶会论文铺天盖地。但真正棘手的是工程落地那一公里：数据怎么从CST/HFSS里“流”出来？代理模型怎么嵌入现有的设计循环？AI生成的结构导入软件能不能收敛？

这次为期五天的专题，不堆公式，不讲空泛的综述，我们就聚焦一件事：打通从仿真软件接口到AI模型部署的全链路。

五天核心逻辑：API自动化 + 高质量数据集构建 + 前沿模型落地

整个课程的骨架非常清晰：用Python API把CST和HFSS“静默化”，让仿真工具变成听话的数据生成器；然后用CNN、U-Net、SE-ResNet做正向预测代理，用PINN做物理嵌入，用GAN和VAE搞逆向拓扑生成；最后用贝叶斯优化替代人工手动盲猜。

别担心模型太飘，每个环节都配了可跑的代码和贴近工业场景的硬核案例——2.4GHz微带天线加载超表面、双偶极子参数寻优、单极子多目标预测——目标很明确：让你回去之后，把原来要跑一晚上的参数扫描，压缩到喝杯咖啡的工夫。

这门课适合谁来听？

如果你是在一线做天线/射频/电磁兼容的工程师

受够了CST和HFSS里没完没了的网格剖分和批量扫参，想给手头的工作流装个“加速器”。这门课会重点拆解 Python API（pycst/pyapi）的联动技巧，手把手教你搭建自动建模-仿真-后处理流水线。结合XGBoost和贝叶斯优化，直接把你从“小时级”的等待中解放出来，迈进“秒级”的交互式设计。

如果你是高校课题组PI、博士生，方向涉及超材料/吸波/隐身/磁学

正卡在“论文idea很丰满，数据生成很骨感”的阶段。课程专门强化了数据侧的支撑：怎么用MATLAB脚本结合FDTD规范化数据集，怎么用FEniCS跑微磁多尺度仿真（对应LLG方程），再无缝对接到DiNN（差分神经网络）和TNN的反设计框架里。PINN和GAN的实操环节，直接对应顶刊论文里的核心复现逻辑，帮你把科研闭环走通。

如果你是算法出身，想补齐“AI+物理场”的交叉短板

不懂麦克斯韦方程，就看不懂S参数的物理意义；不懂FDTD的Courant稳定性条件，就不知道为什么数据要归一化。这门课把物理约束拆得很细，从一维FDTD离散化讲到周期边界，让你看清PyTorch里的ReLU到底在逼近电磁场里的哪个物理量。 这是建立交叉学科直觉最快的路径。

如果你是企业研发负责人，在评估AI for EM的投入产出

五天内容就是一份高浓度的可行性验证报告。从零搭建数据流，到API联动形成设计闭环，再到大模型微调处理多模态电磁图像。最后一天的端到端系统实战，直接把当前技术栈的天花板摆在你面前。带走的不是PPT，是一套能内部复用的代码脚手架和避坑指南。


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人工智能驱动的电磁仿真与设计实战专题
学习目标：
本专题聚焦人工智能 + 电磁仿真 + 材料设计前沿交叉领域，以实战为核心，系统讲解深度学习、大模型与主流电磁仿真工具（CST Studio Suite、ANSYS HFSS）的深度融合方法，面向超材料、电磁晶体、磁性材料、雷达隐身、天线、量子器件等工程方向，实现“正向预测—逆向设计—多尺度建模—仿真落地”全流程智能化。
通过5天系统化实战，使学员能够：
•掌握深度学习在电磁响应预测、电磁场求解、逆向设计中的核心原理与代码实现，能独立搭建CNN、U-Net、DiNN、PINN、GAN等主流AI模型，理解注意力机制、多任务学习的应用逻辑；
•熟练运用CST Studio Suite、ANSYS HFSS完成电磁仿真，掌握两款工具的核心操作、仿真设置、数据导出方法，实现AI模型与仿真工具的联动，完成“预测-验证-优化”闭环；
•利用大模型与多尺度建模方法，结合均匀化理论、微磁仿真（Landau-Lifshitz-Gilbert方程），完成从微观纳米结构到宏观性能的智能设计，解决复杂电磁场景的设计难题，探索可调介电常数、反斯格明子运动和量子比特架构设计的应用；
•具备在通信、雷达、量子计算、能源等领域开展“AI+电磁仿真+材料设计”研发与工程应用的核心能力，能独立完成工程案例设计，验证AI与传统仿真方法的效率对比。
讲师介绍
人工智能驱动的电磁仿真与设计实战主讲老师：主讲老师毕业于国内顶尖985高校，拥有两年海外研究经历，专注于人工智能（AI）与电磁材料、电磁仿真的深度融合，研究领域横跨机器学习、电磁场预测、多尺度建模和智能优化。长期致力于AI在超材料光谱预测、PINN电磁仿真、GAN逆向设计和大模型应用中的创新，参与多项国家重点科研项目，发表多篇高水平论文，涵盖AI驱动的电磁材料优化，熟练CST Studio Suite、ANSYS HFSS等主流电磁仿真工具，精通PyTorch、FEniCS等编程工具，结合30+独家代码库、顶级论文和预配置数据集，打造沉浸式实战学习体验。课程紧密贴合通信、雷达、量子计算、能源等高需求行业，助力学员快速掌握AI与电磁仿真融合的核心技术，产出可直接应用于工程的成果，开启职业与研究新篇章。

专题大纲

人工智能驱动的电磁仿真与设计实战专题

第一天：AI基础与电磁仿真核心理论（铺垫篇）

上午：深度学习核心基础（实操导向）
1.神经网络与深度学习入门：从单层感知机到多层前馈网络的演进，权重、偏置、激活函数（ReLU、Sigmoid）的数学原理，以及梯度下降与反向传播的优化过程（Adam、SGD算法）实操，为后续DiNN、PINN、GAN等内容奠定基础；
2.可解释机器学习：基于《材料研究中的可解释机器学习》，介绍SHAP等可解释性技术，提升电磁材料预测模型的透明度；实操环节使用PyTorch实现简单前馈神经网络，输入电磁材料几何参数，预测介电常数，帮助学员快速理解模型训练流程；
3.案例分析：展示深度学习在磁力数据分类中的应用，如传感器设计中的磁性材料分类，为后续磁性材料预测提供基础；PyTorch实战入门：搭建简单前馈神经网络，输入电磁材料几何参数，预测介电常数，掌握模型训练全流程。
下午：电磁仿真理论与数据准备
1.电磁学核心基础：麦克斯韦方程与电磁波传播规律，边界条件（周期边界、吸收边界）设置，一维时域有限差分法（FDTD）的离散化原理与稳定性条件，FDTD与FEM方法对比；
2.电磁仿真数据处理：几何图像二值化、电磁场数据归一化、数据增强（翻转、旋转）、瞬变信号去噪技术，提升数据质量，特别适用于复杂电磁环境，为AI模型提供高质量数据；
3.案例实操：处理超材料CT图像，生成适配FDTD仿真与AI训练的数据集，验证数据可靠性；案例分析展示MATLAB在电磁、射频、天线系统分析中的应用，如雷达系统的电磁响应建模，为后续课程的电磁场预测与数据准备奠定基础，强调仿真与AI的协同作用。
核心实操
•用PyTorch实现基础神经网络，完成电磁参数预测；
•完成电磁仿真数据预处理全流程，生成标准化训练数据集；
•基于FDTD实现简单电磁仿真，验证仿真结果与理论值的吻合性。
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第二天：人工智能驱动的CST Studio Suite电磁仿真与设计实战
上午：CST Studio Suite基础与仿真流程
1.CST软件入门：界面操作、模型建立、网格划分、边界条件设置，针对超材料、天线等典型器件的仿真流程讲解，结合周期边界等核心设置，贴合工程实际需求；
2.CST核心仿真功能：时域/频域仿真设置，S参数（S11/S21）计算、电磁场云图生成、数据导出方法，加入实时可视化功能，模拟电磁波通过单层超材料的传播；
3.实操：用CST仿真单层超材料的电磁响应，验证仿真结果与理论值的吻合性，导出仿真数据用于AI模型训练，为AI与CST联动奠定数据基础。
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下午：AI与CST联动实战（正向预测+优化）
1.CNN与U-Net模型实操：讲解CNN卷积核、参数共享、感受野的概念，U-Net的编码器路径（特征压缩）、解码器路径（特征重建）和跳跃连接的作用，搭建模型，输入CST导出的超材料几何图像，预测电磁响应，对比CST仿真效率；
2.AI驱动的CST优化设计：将AI预测结果导入CST，进行参数微调与仿真验证，实现“AI预测- CST验证”闭环，解决传统FDTD仿真高计算成本的问题；
3.工程案例：基于CST与AI，设计具有特定光谱响应的超材料，优化通信设备电磁性能；基于《基于深度学习的电磁超材料设计研究进展（特邀）》，分析深度学习在超材料设计中的最新进展，探讨降维方法如何优化数据处理与模型训练效率。
核心实操
•用CST完成超材料、天线的电磁仿真与数据导出；
•实现AI模型与CST联动，完成电磁响应预测与设计优化；
•训练U-Net模型预测超材料光谱响应，比较AI与CST仿真的效率与精度。
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第三天：人工智能驱动的ANSYS HFSS电磁仿真与设计实战
上午：ANSYS HFSS基础与仿真流程
1.HFSS软件入门：界面操作、模型绘制、网格自适应划分、激励与边界条件设置，针对磁性材料、雷达部件的仿真特点讲解，结合FEniCS模拟电磁场分布的原理，介绍网格划分对仿真精度的影响；
2.HFSS核心仿真功能：高频电磁仿真、磁场/电场分布计算、S参数与驻波比分析，仿真结果可视化与数据导出，支持三维电磁扩散多网格求解技术，扩展复杂电磁场仿真场景；
3.实操：用HFSS仿真永磁同步电机的电磁场分布，导出数据用于AI模型训练与验证；案例分析展示MATLAB在射频与天线系统仿真中的应用，如雷达信号处理，为后续AI预测与数据预处理奠定基础。
下午：AI与HFSS联动实战（逆向设计+工程落地）
1.PINN与GAN模型实操：讲解PINN的架构设计与物理约束（麦克斯韦方程）嵌入方法，搭建PINN模型，嵌入麦克斯韦方程约束，结合HFSS仿真数据，实现高精度电磁场预测；讲解GAN的博弈论框架，分析生成器与判别器的对抗训练机制；
2.AI驱动的HFSS逆向设计：基于目标电磁响应（如特定S参数），用GAN生成几何结构，导入HFSS验证性能，讲解逆问题定义，对比传统FEM方法的高计算成本，突出AI驱动逆设计的优势；
3.工程案例：基于HFSS与AI，设计雷达隐身材料或磁振子传感器，优化电磁性能与设计效率；讲解低插入损耗磁振子传感器的PINN设计方法，分析如何优化电磁响应以提升传感器性能；加速二维狭缝阵列电磁波透射率预测，比较AI与传统FEM的效率。
核心实操
•用HFSS完成磁性材料、雷达部件的电磁仿真与数据导出；
•实现AI逆向设计与HFSS仿真验证，完成工程化设计案例；
•构建PINN模型，预测传感器电磁响应，验证与传统方法的精度对比。
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第四天：高级AI模型与多尺度电磁设计（深化篇）
上午：高级AI模型实操（DiNN、SE-ResNet）
1.差分神经网络（DiNN）：讲解DiNN的样本处理、编码解码、电磁场预测三模块设计，分析差分学习的数学原理，实操构建DiNN模型，预测超材料在不同频率下的电磁场分布，加入中尺度超材料电磁响应预测案例，验证模型在复杂几何下的准确性；
2.SE注意力机制与ResNet融合：讲解Squeeze-and-Excitation（SE）块的通道注意力机制，增强关键电磁特征提取，以及ResNet-SE的残差连接如何提升模型深度与稳定性；基于《IET Microwaves Antenna Prop - 2025 - Xie - Design of Artificial Electromagnetic Materials Using ResNet‐Based Deep》，优化超材料电磁响应预测流程；
3.案例：用DiNN+SE-ResNet预测磁性材料电磁响应，对比传统CNN模型性能；实操预测软磁材料与硬磁体的电磁响应，验证模型效率；验证铈基化合物磁矩分类的准确性，探讨其在高性能磁性材料设计中的应用。
下午：多尺度建模与微磁仿真
1.多尺度建模基础：均匀化理论，从微观纳米结构到宏观电磁性能（介电常数、磁导率）的等效预测，讲解超材料单元的微观结构表征，包括几何与材料参数；
2.微磁仿真实操：基于Landau-Lifshitz-Gilbert方程，模拟磁性材料磁化强度分布，生成多尺度训练数据；基于FEniCS实现多尺度电磁仿真，模拟多尺度电磁场，生成训练数据集；加入纳米磁性仿真案例，探讨微磁体在高频电磁场中的行为；
3.量子比特微磁建模：讲解供体量子比特架构的微磁建模，分析其在量子计算中的应用；实操模拟量子比特的电磁响应，验证模型性能；案例分析探讨电流激励驱动的反斯格明子运动，分析其在量子存储器设计中的潜力。
核心实操
•构建DiNN、SE-ResNet模型，完成复杂电磁场景预测；
•实现多尺度微磁仿真，生成多尺度训练数据集；
•基于CoSimPy，整合电磁仿真与电路分析，模拟超材料在通信系统中的性能。图片
第五天：端到端电磁智能设计与AI大模型协助应用（实战收官篇）
项目实战1：智能超表面集成2.4 GHz微带贴片天线设计与性能增强
任务目标：在传统2.4 GHz FR4微带贴片天线上引入铜环超表面层（带0.5 mm气隙），实现谐振调谐、带宽展宽、增益提升和更好指向性；结合AI分析优化结构参数。 
核心工具：CST Studio Suite、Python（pycst或CST-MATLAB API）、Matplotlib、PyTorch（可选预测模型）。 
实操步骤：
1.在CST中新建项目，设置单位（mm/GHz），背景真空，边界Periodic（单元胞）+ Open (add space)。
2.建模FR4基板（εr=4.3, tanδ=0.025）、铜贴片、馈电点；添加铜环超表面层（周期结构），留0.5 mm气隙。
3.设置Plane Wave激励（垂直入射），频率范围2–3 GHz；添加Farfield/RCS监视器、E/H场监视器。
4.运行Time Domain求解器，网格加密关键区域；导出S11、增益、效率、方向图。
5.使用Python API批量参数扫描（环尺寸、气隙厚度），导出结果到CSV。
6.Matplotlib可视化S11曲线、3D远场图、VSWR。 
AI集成与智能优化：训练简单CNN/PyTorch模型预测S11/增益 vs. 几何参数；或用遗传算法优化环参数，实现带宽>200 MHz、S11<-30 dB、增益>3 dB。 
预期成果：谐振2.424 GHz、带宽205 MHz、效率~58%、增益3.42 dB、VSWR 1.06。
项目实战2：Python API驱动的CST电磁仿真自动化平台构建
任务目标：掌握pycst / Py-Api两种接口，实现CST工程自动化创建、参数化建模、批量仿真与后处理，构建通用电磁设计闭环。 核心工具：CST Studio Suite、Python（pycst或CST Python API）、Pandas、Matplotlib。 
实操步骤：
1.安装/导入pycst或simos421/CST-MATLAB-API；启动CST静默模式。
2.通过API新建工程、设置单位/坐标系、定义材料（FR4、铜、PTFE）。
3.参数化创建几何（长方体、圆柱、布尔运算）；设置边界（Periodic/开放）、波导/离散端口。
4.配置时域/频域求解器、网格、监视器（S参数、远场）。
5.批量运行仿真（for循环改变参数），提取S参数/Touchstone文件。
6.Pandas处理数据，Matplotlib绘制多曲线对比。 
AI集成与智能优化：结合粒子群/贝叶斯优化（scikit-optimize），自动寻优几何参数；构建端到端预测代理模型。
预期成果：实现“建模→仿真→结果导出→参数优化”全自动化，适用于天线/超材料批量设计。
项目实战3：AI辅助电磁超材料单胞设计与响应快速预测
任务目标：自动化设计周期性超材料单胞（环形/开槽结构），批量采集S参数数据集，训练AI模型替代CST全波仿真，实现快速筛选/生成目标响应结构。
核心工具：CST + Python win32com/COM接口、PyTorch（CNN或Transformer）、数据集标准化。
实操步骤：
1.API创建周期单元工程，设置单位、WCS局部坐标、材料（损耗FR4、铜）。
2.参数化建模（长方体+布尔减法创建环/槽），中点/面拾取定位。
3.设置周期边界、波导端口、时域求解器、网格初始化。
4.批量循环改变参数（环尺寸、间隙、厚度），运行仿真，导出S11/S21 Touchstone。
5.归一化数据集（结构参数→电磁响应）。
6.PyTorch构建CNN模型，训练预测S参数；测试泛化性。 
AI集成与智能优化：端到端CNN预测透射/反射；扩展到GAN生成满足特定频段（e.g. X/Ku波段低反射）的单胞几何。
预期成果：AI预测误差<5%，仿真时间从小时级降至秒级；支持逆向设计。
项目实战4：智能双偶极子天线参数优化与辐射性能预测
任务目标：设计带介质涂层的双偶极子天线，自动化采集多参数数据集，用机器学习实现增益/S参数快速预测与贝叶斯优化。 
核心工具：CST（静默模式）、Python API、XGBoost/随机森林、贝叶斯优化库。 
实操步骤：
1.API静默启动CST，创建工程，建模圆柱导体+PTFE涂层+端盖（布尔加）。
2.设置离散端口、扩展开放边界、多频率监视器（E/H场、远场）。
3.批量改变参数（半径、涂层厚度、端口位置），运行仿真，提取S参数、增益、方向图。
4.数据标注与清洗。
5.训练XGBoost回归模型预测性能。
6.贝叶斯优化以“增益最大化 + S11最小化”为目标寻优。 
AI集成与智能优化：AI代理模型 + 贝叶斯优化，替代手动调参；误差分析与验证。 预期成果：快速评估数百参数组合，找到最优结构（e.g. 增益提升2–3 dB）。
项目实战5：多监视器单极子天线全流程标准化仿真与AI多目标预测
任务目标：构建单极子天线标准化设计流程（含多监视器），生成多频率性能数据集，用ML实现S11/增益批量预测与参数规律挖掘。 
核心工具：CST、Python API、随机森林/梯度提升、聚类算法。 
实操步骤：
1.精细设置单位系统（mm/GHz/ns），建模PEC接地板+圆柱单极子。
2.定义离散端口（两点式），创建单频/频率步进多监视器（电场、远场）。
3.时域求解器调优（收敛-30 dB），导出Touchstone。
4.批量生成数据集（接地板尺寸、高度/半径、馈电位置 vs. 多频S11/增益）。
5.训练多目标随机森林模型。
6.聚类分析挖掘参数-性能关联。 
AI集成与智能优化：多目标预测 + 聚类总结设计规律；AI vs. 传统仿真效率对比。 
预期成果：全频段S11<-10 dB筛选模型，设计规律可视化。
项目实战6：HFSS单极子天线AI辅助参数优化与工程落地
任务目标：在HFSS中完成单极子天线全流程，构建自动化数据集，用ML实现性能预测与参数筛选，复盘CST/HFSS+AI联动效率。 
核心工具：Ansys HFSS（.aedt）、PyAEDT（可选）、机器学习库。 
实操步骤：
1.HFSS新建工程，设置单位、建模PEC地板+导体、馈电。
2.配置边界（辐射边界）、求解器（Driven Modal）、网格加密。
3.添加监视器（S参数、远场、增益）。
4.参数扫描或脚本批量仿真，导出数据。
5.训练ML模型（e.g. 梯度提升）预测S11/增益。
6.对比CST/HFSS结果，分析AI加速效果。 
AI集成与智能优化：HFSS数据集 + ML预测 + 参数寻优；工程复盘（调试技巧、常见问题）。 
预期成果：AI辅助快速优化，实现增益/S11目标；量化AI vs. 传统效率（e.g. 减少80%仿真次数）。
拓展项目：大模型协助电磁材料设计
1.大模型核心原理：Transformer、预训练CNN的工作机制，如何通过大规模电磁仿真数据微调模型，利用大模型处理多模态数据（如几何图像、电磁场云图），提升复杂场景设计效率；
2.大模型实操：基于PyTorch微调预训练模型，预测超材料光谱响应或生成复杂几何结构，验证模型泛化性；加入可调介电常数堆栈的大模型生成案例，分析量子真空波动对材料特性的精确控制；
3.多模态数据处理：利用大模型处理几何图像、电磁场云图等多模态数据，提升复杂场景设计效率；案例分析基于《基于深度学习的电磁超材料设计研究进展（特邀）》，综述大模型在超材料设计中的最新进展。
综合项目：端到端智能设计系统构建与工程复盘
1.AI驱动的本构模型开发：搭建电磁材料各向异性介电常数的AI代理模型开发，实现智能本构模型，预测磁性材料的电磁性能；加入基于PyTorch的GPU加速微磁仿真，提升模型计算效率；案例分析探讨蒙特卡洛算法在微磁静态行为研究中的应用；
2.端到端设计系统实操：整合前四天内容，构建从微观几何到宏观电磁性能的全流程预测系统，实现多任务学习（同时预测介电常数、磁导率、S参数）；实操环节构建电磁材料性能预测系统，验证多尺度性能预测的准确性；案例探讨磁性纳米纹理的智能设计，优化电磁性能；
3.工程案例复盘：汇总CST、HFSS与AI联动案例，讲解调试技巧、常见问题解决方法，助力学员将技术落地到实际项目；案例包括超材料光谱响应预测、磁振子传感器设计、雷达隐身材料逆向设计等，对比AI与传统仿真方法的效率差异。
核心实操
•微调预训练大模型，完成电磁响应预测与几何生成；
•构建端到端智能设计系统，完成全流程实战演练；分析多任务学习对多种性能指标预测的提升效果，验证GPU加速的效率优势。
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往期学员反馈

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课程会议完毕后老师长期解疑，课程群不解散，往期会议学员对于会议质量和授课方式一致评价极高！



课程模式与增值服务

课程模式
1、线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑。
2、理论＋实操授课方式，由浅入深式讲解，结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在电磁仿真与设计领域的最新研究进展。
3、课前发送全部学习资料（上课所有使用的软件、包括丰富的PPT，大量的代码数据集资源）课程提供全程答疑解惑。
4、定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频，免费赠送二次学习，永不解散的课程群答疑服务，可以与相同领域内的老师同学互动交流问题，让求知的路上不再孤单！

增值服务
1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；
2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；
3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）！


专题时间


人工智能驱动的电磁仿真与设计实战专题

2026.04.20---2026.04.23（晚上19:00-22:00）
2026.04.25---2026.04.26（上午09:00-11:30下午13:30-17:00）
2026.04.28---2026.04.29（晚上19:00-22:00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放和课程群答疑）

专题费用


课程费用：
人工智能驱动的电磁仿真与设计实战专题
每人每班¥4980元（包含培训费、资料费、提供课后全程回放资料）
早鸟价：提前报名缴费学员可得300元优惠（仅限前15名）
套餐价：
两门同报：同时报名两门课程￥9080元 
年报优惠：可免费学习一年特惠：18880元（可免费学习一整年本单位举办的任意专题）
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报名费用可开具正规报销发票（会议费、培训费、资料费等）及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销

报名咨询方式

（请扫描下方二维码）

报名流程：扫码报名→管理员对接→发送正式培训（会议）邀请函→缴费及开具发票。

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联系人｜陈老师

咨询电话｜15652523032（微信同号）

邮箱 | 15652523032@163.com

官方网站 |

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