具備機器學習 (ML) 和深度學習的人工智慧（AI），能對傳統CAE模擬帶來全新的研究領域，並帶給工業界從事更複雜的設計時大幅縮短開發時程，提高生產力與產品的最佳化。對於資料缺漏時，AI的生成對抗網路（GAN）提供了資料生成與合成的技術，例如微結構與光學設計應用時，透過此類的AI技術，就能達到有效率的最佳化結果，提供有別於一般梯度或非梯度法的CAE最佳化方式。
本次課程將分享多位用戶使用多物理量耦合軟體COMSOL
Multiphysics在最佳化課題上面的解決方案，從傳統內建的梯度或非梯度法套裝好的模組，到結合COMSOL
with MATLAB模組所提供的啟發式演算法，提供使用者可以自行撰寫程式來與COMSOL結合，進一步做到深度學習如GAN的演算法來解決各種最佳化問題。歡迎從事相關研究的各界領域人士參加與指導。
