人工智能大模型如何加速科研创新？揭秘前沿技术与应用！

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：

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。

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

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

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

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

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

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

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

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

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