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Parts

  1. P1 · [中文] 01-科学与工程中 AI/ML 的高层概述
  2. P2 · [中文] 02-选择建模对象
  3. P3 · [中文] 03-整理训练数据
  4. P4 · [中文] 04-设计网络架构
  5. P5 · [中文] 05-构造损失函数
  6. P6 · [中文] 06-采用优化算法
  7. P7 · [中文] 07-回顾与总结
  8. P8 · [中文] 08-后续模块与训练营预览
  9. P9 · [中文] 09-深度学习发现动力学坐标：自编码器
  10. P10 · [中文] 10-非线性动力学稀疏识别 (SINDy)：五年后的稀疏机器学习模型
  11. P11 · [中文] 11-SINDy 稀疏非线性动力学模型：训练数据与模型区分
  12. P12 · [中文] 12-SINDy 稀疏非线性动力学模型：简约模型的有效坐标
  13. P13 · [中文] 13-SINDy 稀疏非线性动力学模型：候选非线性函数库
  14. P14 · [中文] 14-SINDy 稀疏非线性动力学模型：优化算法
  15. P15 · [中文] 15-误差建模
  16. P16 · [中文] 16-哈密顿神经网络 (HNN)
  17. P17 · [中文] 17-拉格朗日神经网络 (LNN)
  18. P18 · [中文] 18-神经隐式流 (NIF)
  19. P19 · [中文] 19-神经常微分方程 (NODE)
  20. P20 · [中文] 20-Python 符号回归 (PySR)
  21. P21 · [中文] 21-残差网络 (ResNet)
  22. P22 · [中文] 22-傅里叶神经算子 (FNO)
  23. P23 · [中文] 23-深度算子网络 (DeepONet)
  24. P24 · [中文] 24-物理信息神经网络 (PINN)
Description 
Steve Brunton《物理信息机器学习》完整课：PINN / SINDy / 神经算子｜油管原片合计182万+

📌 本期看点
· 用物理方程约束神经网络，数据少也能学出可外推模型
· SINDy 稀疏识别动力学，从数据里长出方程
· HNN / LNN / NODE / FNO / DeepONet 一条线讲清
· 误差建模：把已知物理和残差一起学进数字孪生

🧭 观看指南
全课 24 讲，按课程顺序排列。中文配音与英文原声为两份独立稿件，可按语言选择。

🎯 适合人群
工科研究生、科研与仿真工程师；想把物理先验写进机器学习的同学。

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名校课程-顶级中配 5d ago

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