Python 生態系帶來的三大維度升級
一、模擬流程 × 人工智慧（AI）的深度整合
Python 是當前機器學習與人工智慧的主流語言。透過 Python，COMSOL 不再只是單一模擬工具，而是能在既有 DNN 等內建 AI 架構之上，進一步整合更多先進的 AI 與機器學習技術，例如：
- 代理模型（Surrogate Modeling）
- 物理資訊類神經網路（PINN）
- 使用者自訂演算法與最佳化策略
讓模擬不僅用於分析，更成為 AI 訓練與智慧設計決策的一環。
二、跨軟體的互聯協作與系統整合
Python 成為 COMSOL 與外部專業工具之間的關鍵橋樑，突破單一軟體的限制，實現跨平台整合與協同運算。
透過 Python，COMSOL 可無縫串接：
- PyTorch、TensorFlow、SciPy 等 AI 與數值分析工具
- MATLAB、SQL 等資料與工程分析環境
- SmartUQ、Typhoon HIL 等不確定性分析與硬體在迴路系統
- 實體量測設備與實驗數據來源
打造真正可落地的「模擬 × AI × 量測 × 控制」整合流程。
三、極致效率 × 高度客製化的自動化報告
所有標準化、重複性與大量試算的工作，皆可交由 Python 腳本自動完成。
從參數掃描、批次計算到結果整理與報告輸出，全面提升工程效率，並依需求產出高度客製化的分析成果。
Python + COMSOL 的革命性協作
本課程將帶領您進入 COMSOL 模擬的新時代。
透過 Python 的強大控制能力，您將學會如何將 COMSOL 升級為一個可由外部腳本驅動的高階計算引擎，真正實現智慧化與自動化模擬。
📘 課程議程
COMSOL × Python 協作實務
- COMSOL–Python 協作架構介紹
- 環境配置與連線基礎（含
Python 基本概念說明）
- COMSOL 啟動與 Python 連接方式
- 模型載入與基本操作流程
- 參數設置、控制邏輯與批次運行腳本實作
- 案例分享與互動討論
🎯 課程效益｜為何學習 Python +
COMSOL？
透過 Python 與 COMSOL 的深度整合，協助學員建立自動化、可擴展、可重複的智慧模擬流程：
- 極速參數掃描
輕鬆定義數百甚至數千組設計變數，自動完成大規模模擬分析。
- 閉環設計最佳化
結合
Python 最佳化與數值分析函式庫（如 SciPy），自動搜尋最佳設計參數。
- 系統級整合能力
將
COMSOL 模擬結果無縫整合至更大的工程流程中，例如資料庫、外部量測設備或自動化測試系統。
- 即時數據分析與視覺化
直接將模擬結果轉換為 Python 物件，進行進階後處理、統計分析與視覺化呈現。
👥 建議參加對象
- 已使用 COMSOL，並希望將重複性模擬流程自動化的工程師與研究人員
- 需要進行大規模參數研究或設計空間探索的開發者
- 對 HIL（Hardware-in-the-Loop） 或 Model-in-the-Loop 自動化測試有興趣者
- 希望將 COMSOL 模擬數據整合進 Python 資料分析或 AI 工作流程的使用者
