各有关单位：

为进一步提升科研人员在Python数据分析与人工智能辅助应用方面的基础能力，推动智能技术与科研工作的规范融合，现决定开展相关培训。

课程通过理论与实操相结合的方式，帮助学员掌握Python在科研数据处理中的基础应用，了解机器学习与深度学习的基本原理及科研场景中的辅助使用方法。内容涵盖Python编程基础、Numpy与Matplotlib等科学计算工具应用、机器学习算法基础，以及深度学习在图像识别等领域的入门实践，包括YOLOv10目标检测算法及大语言模型在科研信息处理中的辅助应用。重点探讨人工智能技术的合理应用边界，强调学术规范与科研伦理，明确智能工具的辅助定位。通过科研案例分析，帮助学员理解技术应用场景，建立规范的科研数据管理意识，为后续深入研究奠定基础。

学术伦理提示：本课程所涉及的人工智能技术仅作为科研辅助工具进行教学，学员须严格遵守学术规范，禁止将AI生成内容直接用于学术论文核心创新点表述、实验数据解读及结论分析。学术创作须坚持研究者主体性，确保研究成果的真实性与可溯源性。

具体事宜通知如下：

一、培训对象

企业工程师、硕士与博士研究生、科研工作者、高校教师与青年学者等。

二、培训时间、地点

2026年04月17日—19日   线上网络直播及北京现场

三、培训内容

1.常见人工智能项目应用案例分析；

2.Python人工智能在科研领域中的应用介绍；

3.Python环境介绍及基础学习；

4.科学计算模块Numpy学习及绘图工具包matplotlib学习；

5.机器学习深度学习基础概念介绍、机器学习中的数据特征工程；

6.机器学习案例在项目中的应用、机器学习算法在SCI论文中的应用；

7.AI在数据绘图中的应用；

8.深度学习算法基础-神经网络、模型算法优化方法、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用；

9.深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用、基于迁移学习的深度学习图像识别项目（课堂练习中学员自己完成）；

10.深度学习算法在SCI论文中的应用、Faster-RCNN系列模型讲解、YOLO算法介绍与应用；

11.最新目标检测算法YOLOv10目标检测应用（课堂练习中学员自己完成）最新目标分割算法YOLOv10目标分割应用（课堂练习中学员自己完成）；

12.图像检测和分割算法算法在SCI论文中的应用、自然语言处理任务、大语言模型ChatGPT介绍。

四、培训师资

本次培训班将聘请双一流高校的副教授专家授课，理论联系实际，由浅入深，举一反三，达到培训效果。

课程监督电话：010-56280733