在当今数据驱动的时代，科学研究正经历着前所未有的变革。海量数据的产生、复杂模型的构建以及跨学科的合作，使得传统的研究方法面临巨大挑战。为应对这些挑战，AI技术已成为科学研究的重要赋能者，“AI for Science”正在推动新一轮科技革命的模式转换。特别是最近DeepSeek推出的R1大模型，以低成本和开源特性引领AI科研的又一革新。

为加速科学研究范式变革和能力提升，助力人工智能对科学研究工作的高效赋能，我中心将于3月、4月、5月分别举办三期“人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实践”高级研修班，特邀中国科学院研究所、知名高校资深专家传授AI技术应用的实操技能。现将具体事宜通知如下：

课程核心亮点

权威师资阵容：中科院研究所专家、知名高校AI应用领军者亲授，融合前沿理论与实战经验。
🔹 前沿技术全覆盖：

1. 大模型核心技术：预训练、微调、RAG（检索增强生成）、多模态融合；

2. DeepSeek深度解析：开源特性、低成本优势与多领域应用实践；

3. ChatGPT与Manus创新实践：科研编程、数据分析、文献获取与智能工具开发；

4. 云平台AI Agent开发：从配置到部署，打造行业专属智能助手。

🔹 科研全流程赋能：

1. AI辅助项目申报：选题、基金撰写、技术路线设计；

2. 科研绘图与代码生成：技术路线图、流程图、算法优化一键生成；

3. 数据分析与可视化：从清洗到建模，实验结果智能呈现。

主题与内容

1

AI大模型技术发展与多模态应用实践

1. 人工智能大模型的发展及前沿技术

2. 大模型的多模态应用及跨模态融合

3. 大模型的多领域赋能及产业应用

4. 国内外主要AI大模型介绍及分析

5. 人工智能大模型发展前景展望

6. 【实践】国内外主要AI大模型分析与实用技巧

2

人工智能大模型的核心技术

1. 预训练模型的构建及训练

2. 提升AI大模型的领域能力：微调

3. 扩展AI大模型的专业知识：RAG

4. 微调与RAG的应用场景对比

3

DeepSeek大模型的核心技术与应用

1. DeepSeek大模型的技术原理与核心能力

2. DeepSeek大模型的优势分析

3. DeepSeek大模型的多领域应用实践

4

AI大模型辅助项目申报

1. AI辅助科研项目选题

2. 研究现状调研与分析报告撰写

3. 基金项目申请书各部分内容辅助撰写

4. 研究方案设计与技术路线图绘制

5. 研究计划制定与项目进度图绘制

5

AI大模型辅助科研绘图

1. 图像及视频生成的提示词编写方法及框架

2. AI图像生成与编辑的三种方法

3. 科研项目技术路线图的设计、生成及优化

4. 科研项目流程图、时序图、甘特图的AI绘制及修改

5. 科研创意图、结构设计图及刊物插图生成

6

AI大模型辅助科研编程

1. AI编程环境的快速部署及AI开发工具使用

2. 基于AI编程的算法及实验代码理解

3. 基于AI编程的低门槛自动算法及实验代码生成

4. 基于AI编程的算法及实验代码错误分析及优化

5. 程序代码注释及单元测试用例生成

6. 基于DeepSeek的科研编程应用

7

AI大模型辅助科研数据分析

1. Excel数据的统计与分析

2. 科研数据的生成与收集

3. 科研数据处理与清洗

4. 科研数据建模与分析

5. 科研实验结果可视化：折线图、柱状图等

6. 基于DeepSeek的数据分析应用

8

基于云平台的AI Agent应用开发

1. AI Agent应用创建与配置

2. AI Agent应用对话框示词编写

3. 搜索引擎组件工具的引入

4. RAG知识库的建立：文本型与表格型

5. 基于云平台的AI大模型微调与发布

6. 项目案例：基于云平台的教育AI Agent开发

9

基于大模型辅助文献获取案例的提示词技巧

1. 大模型论文阅读工具

2. 论文翻译工具与翻译提示词

3. 基于大模型交互的文献获取实践

4. 基于DeepSeek的文献获取应用

10

基于大模型的开发基础：公开服务调用

1. 大模型公开服务的调用方法

2. 大模型外部工具调用：Function Calling

3. 公开服务调用实践

4. DeepSeek的API调用与训练

11

大模型RAG的概念介绍与开发实践

1. 大模型知识增强：检索增强生成（RAG）

2. RAG的提高方法

3. 大模型应用开发框架：LangChain

4. 基于大模型的论文问答实践

12

本地部署与微调简介

1. 大模型评价体系

2. 大模型、硬件的关键指标

3. 本地部署与微调工具、流程

13

大模型开发经验分享与未来展望

1. 项目案例解析

2. 大模型赋能科学研究展望

参加人员

各科研院所、高校、企事业单位、医疗机构及其他从事科研工作的团队与个人；各行业领域、信息科技、互联网等单位从事人工智能应用与研究的技术骨干及对课程感兴趣的人员。

授课专家

授课师资来自中国科学院研究所专家、知名院校人工智能科研应用专家，拥有丰富的人工智能赋能科研实践经验和权威、资深的专业研究背景。

时间与地点

线下课程：

• 第11期：2025年3月7日-3月9日（3月6日全天报到）
  地点：上海市（已结束报名）

• 第12期：2025年5月9日-5月11日（5月8日全天报到）
  地点：北京市（详细信息报名后另行通知）

线上课程：同步直播（课程前1天发放直播码和链接）

其他城市（注：其他城市课程内容将有所不同，详情可加入群聊咨询）

扫码进群咨询，获取不同城市详细课程介绍

1. 2025年4月10日-4月12日（4月9日全天报到）
   地点：昆明市（详细信息报名后另行通知）

2. 2025年5月8日-5月10日（5月7日全天报到）
   地点：厦门市（详细信息报名后另行通知）

3. 2025年3月38日-3月30日（3月27日全天报到）
   地点：成都市（详细信息报名后另行通知）

4. 2025年4月17日-4月19日（4月16日全天报到）
   地点：杭州市（详细信息报名后另行通知）

5. 2025年5月23日-5月25日（5月22日全天报到）

   地点：厦门市（详细信息报名后另行通知）

参加费用

线下参训：2980元/人（含培训、资料、证书、茶歇等费用，住宿统一安排，费用自理）

线上直播：

5400元/单位（含3个名额）

14800元/单位（含10个名额）

立即行动，开启AI科研新篇章！

无论您是希望突破传统研究瓶颈，还是寻求技术商业化落地，本次研修班都将为您提供从理论到实践的全方位指导。扫描下方二维码，加入我们的咨询群，获取课程详情、助手答疑及限时优惠！群聊入口或添加微信：cloudpoint9527。

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