（通讯员：马亚）2021年10月11-15日，第九届华大QCD讲习班在我校物理学院粒子物理研究所9409会议室举办。华大QCD讲习班开始于2012年，每年举办一次，至今已举办八届（由于疫情影响，2020年停办）。讲习班的主要目的是为国内外粒子物理与核物理领域的研究生、博士后和青年科研工作者提供强相互作用物理等方面的基础训练，每届讲习班集中一个主题。本届讲习班聚焦的主题是“深度学习与粒子物理/核物理”，由华中师范大学物理学院庞龙刚、秦广友、张本威和中科院近代物理研究所尹伊共同组织。讲习班特邀了国内外18位专家讲授深度学习的基础知识以及在各个物理领域的应用,为讲习班的学员带来人工智能与自然科学交叉前沿的知识盛宴。
为了减小疫情的影响，让国内更多高校和研究所的师生参加，本次讲习班采用线下和线上同时进行的方式。来自北京大学、中国科学院、中国科学院大学、上海交通大学、华南师范大学、湖南师范大学等国内多所高校、科研单位以及我校超过200位研究生、博士后和青年研究人员参加了线下线上的课程。本届讲习班的授课内容主要包括：
1.深度学习（Deep Learning）的基本原理以及编程操作实践
2.流模型（Flow Model）与马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）相结合的最先进采样技术
3.张量网络、张量乘积态在求解统计力学问题、量子多体问题中的应用
4.贝叶斯分析、贝叶斯神经网络在低能与高能核物理中的应用以及不确定性分析
6.新的科学计算范式自动微分编程与Physics Informed Neural Network
7.全连接网络、卷积网络、球面上的卷积、点云网络、动态图卷积神经网络等在喷注分类、新物理寻找、科学数据压缩、粒子探测与轨迹重建、探测器仿真以及在求解各种反问题中的应用
此次讲习班将理论知识的传递与机器学习实操相结合，让各位学员在理解人工智能背后机理的同时，学会基本的实操技术，实战练习包括使用提升树，卷积神经网络以及图神经网络，进行希格斯粒子的寻找以及顶夸克喷注的分类。
