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科学进步与新研究工具的涌现紧密相连。如今，机器学习（ML）——尤其是深度学习（DL）——已成为量子科学与技术领域的变革性工具。鉴于量子系统固有的复杂性，深度学习能高效探索大参数空间、从实验数据中提取模式，并为研究方向提供数据驱动指导。这些能力已支持优化量子控制协议、加速发现具有目标量子特性的材料等任务，使得ML/DL素养成为下一代量子科学家的必备技能。与此同时，深度学习的强大也伴随风险：模型可能过度拟合噪声数据、掩盖因果关系，并产生物理可解释性有限的结果。认识这些局限并部署缓解策略对保持科学严谨至关重要。本讲义为量子应用中的深度学习提供了研究生水平的全面介绍，将概念阐述与实操案例相结合。通过渐进式编排，旨在使读者能够判断何时及如何有效应用深度学习，理解其实际限制，并负责任地将AI方法应用于量子物理、化学和工程领域的各类问题。