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该程序的目的是了解物理知识的机器学习背后的原理，并探索可以应用这些方法的各种情况。该课程由两个部分组成：在线入门课程和将在RWTH现场举行的研讨会。1。在线介绍（7月7日至11日）在本周中，引入了机器学习及其在工程中的应用。主题包括数据策略，优化技术和基本的机器学习模型。将重点放在onephysics-informed-informednornet网络（PINNS），它们的体系结构以及它们与梯度和微分方程的连接。本周还包括有关Python和科学计算工具的简介，并使用Jupyternotebook进行了动手演示。2。在本周7月14日至7月14日的RWTH（14-18）的研讨会，学生将在黑客式的式研讨会上运用新获得的理论知识。将提供不同的任务和问题，学生将在协作和非正式的环境中解决。本届会议的目标是加深理论研讨会中获得的技能，并在参与者中分享知识。研讨会的实际性质也将使人们更好地理解物理知识的机器学习方法的实现，机会和局限性。最后但并非最不重要的一点是，黑客马拉松也是解决有趣的建模问题并与来自不同国家的学生和学院建立联系的绝佳机会。
岩土工程学的物理学的机器学习...
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