TRAINING INVITATION [人工智能与量子计算航空航天应用培训课] 邀 请 函 TRAINING INVITATION
课程介绍
在航空航天技术飞速发展的当下,人工智能与量子计算成为推动行业变革的核心力量。本“人工智能与量子计算航空航天应用培训课程” 聚焦两大前沿技术在航空航天领域的实际应用,助力学员掌握核心技术,紧跟行业发展步伐。
适合学员
•行业技术人员:航空航天企业研发工程师、技术骨干,期望借助新技术实现技术突破与产品升级;
•科研教育工作者:高校、科研院所相关专业的教师、研究员及研究生,致力于探索技术应用与学术研究;
•技术管理人员:企业技术总监、研发负责人,需把握技术趋势,制定战略规划;
•技术转型人才:人工智能、量子计算领域从业者,希望跨界应用技术,开拓新领域。
先修条件
•知识基础:掌握高等数学、线性代数等数学知识;熟悉机器学习、深度学习基础算法;了解量子计算基本概念与航空航天工程基础知识。
•实践能力:具备 Python 或 C++ 编程能力,可进行简单算法开发;有相关技术项目经验或课程学习经历,对技术实践有一定认知。
课程大纲
1.机器学习算法基础:监督学习、无监督学习、强化学习原理与典型应用场景
2.深度学习架构解析:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU)的结构与功能
3.大语言模型与多模态学习:Transformer 架构、生成式 AI 的运行机制与训练方法
1.量子力学基本原理:叠加态、纠缠态、量子比特(qubit)的特性
2.量子计算模型与算法:Shor 算法、Grover 算法的原理与应用潜力
3.量子计算机硬件架构:超导量子比特、离子阱等主流技术路线对比
1.基于 AI 的飞行器气动外形优化:利用生成式对抗网络(GAN)快速生成设计方案
2.结构强度与可靠性预测:机器学习算法分析材料疲劳数据,实现寿命预估
3.虚拟仿真加速:AI 驱动的多物理场耦合仿真,缩短研发周期案例分析
1.视觉导航与 SLAM 技术:深度学习在飞行器实时定位与地图构建中的应用
2.强化学习驱动的自主决策:无人飞行器避障、路径规划算法实现
3.自适应控制策略:AI 动态调整飞行器姿态,应对复杂气象环境
1.异常检测算法:基于神经网络的传感器数据异常识别与故障定位
2.预测性维护系统:长短期记忆网络(LSTM)预测航空发动机部件剩余寿命
3.案例分析:波音、空客等企业 AI 故障诊断系统的实际应用
1.航线规划与资源调度:量子退火算法解决大规模路径优化问题
2.密码安全升级:量子计算对传统加密算法的挑战与量子密钥分发技术
3.复杂系统建模:量子蒙特卡洛方法在流体力学、热力学仿真中的应用
1.量子陀螺仪与加速度计:利用量子纠缠实现超高精度惯性测量
2.量子磁力计:地球磁场探测与飞行器导航定位新方案
3.研究进展与瓶颈:当前量子传感技术在航空航天应用的难点分析
1.量子机器学习:结合量子计算加速 AI 模型训练的技术路径
2.混合计算架构:经典 - 量子 - 人工智能融合的系统设计思路
3.应用案例:NASA 量子人工智能实验室的探索实践
1.硬件限制:量子计算机的稳定性、可扩展性挑战
2.数据安全:AI 算法在航空航天应用中的隐私保护与伦理问题
3.人才培养:跨学科复合型人才的需求与培养体系构建
1.量子计算商业化对航空航天产业的颠覆性影响
2.通用人工智能(AGI)在深空探测任务中的潜在应用
3.边缘 AI 与量子传感器的集成创新趋势
1.各国政府对 AI 与量子计算的战略布局与支持政策
2.产学研合作模式:高校、科研机构与企业的协同创新案例
3.新兴市场机遇:商业航天公司对 AI - 量子技术的需求趋势
课程收益
•技术能力提升:熟练掌握人工智能与量子计算在航空航天领域的应用技术,具备解决实际问题的能力;
•实践经验积累:通过案例分析与项目实操,掌握技术从理论到应用的全流程,积累宝贵实践经验;
•战略视野拓展:精准把握行业技术趋势与政策导向,增强战略规划与决策能力;
•资源网络拓展:结识行业专家与技术精英,融入专业交流圈层,获取更多合作与发展机会。
时间 . TIME 2025/06/29 总课时:40学小时
培训交付模式 每次培训课程结束后,学员可回看全程培训课程视频。未能按时参加实时培训课程的学员,也可通过回看全程培训课程视频进行学习。培训结束后,学员可选择加入GRCC求职招聘群,有机会即时获得招聘最新信息!