热学深度学习课程套件应用指南是一套专为工程技术人员和教育工作者设计的教学工具，旨在帮助用户快速掌握热学与深度学习相结合的实践技能。该套件整合了理论讲解、实验模拟和案例分析三大模块，适用于高校实验室、企业研发部门以及职业培训场景。
在理论部分，课程通过可视化方式解析传热学基础原理，结合神经网络架构，展示如何用深度学习模型预测热传导、对流和辐射过程。特别设计了针对非稳态热场重建、热成像数据分类等典型场景的数学建模方法，配有Python代码示例和TensorFlow框架的适配说明。
实验模块提供虚拟仿真平台，包含导热系数反演、电子设备散热优化等12个标准实验项目。用户可通过调节材料参数、边界条件等变量，观察深度学习算法对复杂热系统的预测效果。套件内置误差分析工具，能自动对比数值解与预测结果的差异度。
应用案例库收录了航空航天热防护、锂电池温度场预测等6个工业级项目，每个案例均提供完整数据集和模型调优记录。教师可基于这些素材设计小组课题，学生则能通过复现案例掌握从数据预处理到模型部署的全流程技能。
该套件采用模块化设计，支持根据学员基础灵活组合教学内容。配套的在线评测系统可自动批改作业并生成学习曲线分析报告，帮助教师动态调整教学方案。目前已在清华大学能源与动力工程系等机构试点应用，有效缩短了跨学科人才培养周期。
