本课程立足于当前拓扑优化领域的技术前沿，系统介绍如何利用深度学习方法与拓扑优化理论融合，通过详尽的理论讲解与软件实操，培养学生运用Python编程语言及TensorFlow深度学习框架搭建拓扑优化模型的能力。同时，课程辅以COMSOL Multiphysics有限元仿真软件进行结构拓扑数据的生成与验证分析，使学生深入理解从数据生成、深度模型构建与优化，到实际工程问题求解的全过程，为未来从事结构智能优化设计与研究工作奠定扎实基础。本课程旨在介绍深度学习技术与结构拓扑优化理论的结合与应用，内容涵盖理论基础、方法原理和实际操作，系统讲解当前主流与前沿的深度学习拓扑优化方法。课程通过理论讲解与实践相结合，培养学生运用基于Python的Tensorflow深度学习框架解决结构拓扑优化问题的综合能力。

1、掌握深度学习的基本理论及其在结构拓扑优化中的应用方法。

2、能够熟练使用TensorFlow框架搭建并优化深度学习模型。

3、掌握拓扑结构的正向预测与反向设计的基本方法与实践技能。

4、具备运用变分自动编码器与串联神经网络进行多目标拓扑优化的能力。