2026年暑期人工智能线下科研项目大盘点
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为协助学子突破科研瓶颈，搭建通往顶尖实验室的桥梁，邀请名师指导，全方位提升科研实力。
中科学研已陆续开设多期线下科研课程，为学生提供了向行业专家请教学习的宝贵契机！
2026年7月至8月，中科学研计划在北京、深圳、上海及广州等地的985高校与国家级科研院所实验室开展线下科研，涵盖理工医商等多个学科领域。
其中，人工智能及计算机科学作为引领未来的核心学科，备受瞩目。
2026年科研项目聚焦机器学习、计算机视觉、三维智能生成及智能算法等前沿领域，通过沉浸式实操训练，培育创新思维、工程能力与学术素养，助力学生构建面向未来的核心竞争力。
8至12年级学生请密切关注！！
数学建模在量化投资中的应用
资产管理是金融市场的核心环节，旨在通过系统化管理资产，在控制风险的前提下实现收益最大化。在现代金融中，数值计算、机器学习与人工智能技术被广泛应用，显著提升了数据处理效率与风险预测能力，为投资决策提供了有力支持。例如，量化投资策略利用机器学习算法分析历史数据，挖掘市场规律，从而做出精准投资决策。
项目目标
导师将依据学员学术背景，通过线下实验室实操，传授科研技能与方法，掌握数学建模在金融交易策略分析中的应用，并深入了解数值计算、机器学习及人工智能在资产管理领域的具体应用。
项目导师
导师研究方向涵盖宏观金融、企业银行活动及国际资本流动，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，拥有丰富的授课经验与出色的沟通能力。
项目课程简述
理论学习部分：数学基础、投资组合理论及风险管理建模。实践操作部分：组合优化建模、机器学习在风险管理中的运用、债券与股票交易建模、投资产品设计等。
项目时间
（1）2026年7月5日-7月10日；（2）2026年8月9日-8月14日
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图神经网络科研实践：从理论到项目开发
图神经网络（GNN）作为人工智能领域的新兴热点，擅长处理图结构数据，广泛应用于社交网络、知识图谱、药物发现等领域。本课程注重系统性与实战性，从图论基础与编程入门入手，深入GNN核心理论与实现，指导学生分组完成完整的GNN科研项目，构建从理论到实践的知识体系。
项目目标
导师将根据学员背景，通过实验室实操，教授科研技能与方法；掌握GNN模型搭建、训练及项目实战技能；理解图计算基础与GNN核心原理、应用场景及前沿技术。
项目导师
导师研究方向包括模式识别、机器学习与优化、图像处理，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果丰富，授课经验强，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：Python编程基础，环境配置与图数据初识；图计算中的线性代数；GNN项目开发全流程。实践操作部分：编程实现图卷积矩阵运算；基于PyTorch编写GCN卷积层代码，理解消息传递机制；学员分组选择或拟定GNN实战项目，搭建基础模型并进行训练调试。
项目时间
2026年7月5日-7月10日
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基于人工智能的动物图像识别技术研发
图像识别是计算机视觉的基础分支，通过分析像素、颜色及纹理特征对图像内容进行分类。在深度学习中，图像识别模型作为特征提取网络，具有极高的现实价值。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握图像识别核心知识与全流程技术；了解图像识别基础理论、技术体系及应用前景。
项目导师
导师研究方向涵盖态势感知、人工智能等，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：图像识别的含义与用途；基于词袋理论的图像识别；卷积神经网络基础知识。实践操作部分：安装Python、MATLAB等环境；下载并标注不同物种的图像数据；熟悉CNN工作路径；进行计算机图像识别实操。
项目时间
2026年7月5日-7月10日
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三维智能生成（3D AICG）与应用研究
3D AIGC技术标志着内容创作方式的革新。相比传统2D内容，3D内容更能全面展现物体结构与交互，提升表现力。该技术能快速生成高质量3D模型，提高创作效率，降低成本，对游戏开发等行业具有重要价值。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；了解AI发展历程与机器学习算法；实操学习三维人体建模并掌握核心理论。
项目导师
导师研究方向包括计算机视觉、机器学习等，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：新一代AI科技背景与应用演示；三维人体模型、参数表示方法及适用场景；强化学习、Tokenizer与Transformer网络理论知识。实践操作部分：三维人体建模实验；基于二维视频实现动态三维人体模型仿真拟合；虚拟人与环境互动实验。
项目时间
2026年8月2日-8月7日
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数学视角下的机器学习研究与应用
机器学习以计算机为工具、数据为对象、学习方法为核心，是概率论、线性代数、数值计算等多学科交叉的产物。数学知识是机器学习的核心理论，唯有掌握人工智能中的数学应用，才能理解其底层逻辑。本项目结合Python在经济建模、数据可视化和预测分析中的应用，关注其在经济学中的作用。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握数学与人工智能核心知识；掌握数学知识在机器学习中的运用及算法。
项目导师
导师研究方向包括算法优化、社交网络和分布式计算，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：Python与人工智能开发基础，搭建pytorch环境；详解Python在多种领域的实际应用。实践操作部分：利用Python围绕经济学关键问题（如股票走势）构建机器学习应用；Python语言在其他学科的应用。
项目时间
2026年7月12日-7月17日
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脑机接口设计原理与实践
脑机接口（BCI）利用大脑信号进行通信控制，是近30年持续研究、10多年才形成独立领域的交叉学科。本课程综合介绍脑机接口的基本理论、框架、常用类型、应用场景及伦理规范，并通过实验实践理解其概念与设计思路。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握计算机、生物医学工程核心知识；实操掌握脑机接口设计、脑电数据分析等技能。
项目导师
导师研究方向包括非侵入式脑机接口在运动康复中的应用、侵入式脑机接口研发及神经机制探索，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：脑机接口类型及框架结构、常用范式、应用场景、用户需求、伦理规范及未来展望。实践操作部分：非侵入式脑机接口实验操作、信号放大采集系统实践、典型范式（P300、运动想象）实验及脑电数据分析。
项目时间
2026年8月9日-8月14日
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AI背后的数学：基于统计建模的机器学习研究
现代人工智能的核心建立在统计建模与数据分析的数学基础之上。本课程以“统计如何驱动机器学习”为主线，引导学生理解AI如何从数据中总结规律、预测并决策。课程从直观统计概念过渡到机器学习模型与损失函数，帮助学生认识到机器学习是基于统计假设的自动建模过程。通过案例分析、可视化实验与小组讨论，学生将理解AI并非“黑箱”，而是对数据规律的系统性数学表达。课程注重数学直觉与思想框架，适合作为计算机科学、人工智能或数据科学的启蒙课程。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握机器学习与大语言模型基础实践技能；了解大语言模型核心原理、技术演进与应用场景。
项目导师
导师研究方向包括人工智能、计算机视觉、医学图像分析，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：认识不同数据分布反映的客观规律；讲解误差的数学含义；梳理典型机器学习程序运行步骤；介绍大模型核心思想，阐释什么是LLM及语言为何能被数学建模。实践操作部分：轻量级大模型本地部署实践；运行轻量级大语言模型，体验基本推理过程；探索使用大语言模型进行问题理解、思路拆解与解题分析。
项目时间
2026年8月9日-8月14日
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机器人工业应用及其自动化相关研究
现代机器人技术是工业自动化与智能制造的关键支撑，在建图、定位、导航、机械臂控制等领域发挥重要作用。本课程系统介绍机器人技术关键内容及实验探究。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握机器人、电子工程、计算机核心知识；实操掌握机械臂、机器人自主定位导航等技术。
项目导师
导师研究方向包括墙面作业机器人、高端数控装备，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：机器人同步定位与建图研究进展；机器人自主定位导航研究进展；机械臂结构、运动学与动力学原理及控制方法。实践操作部分：机器人建图实验、自主定位导航实验、机械臂控制实验及工业应用测试。
项目时间
2026年8月9日-8月14日
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构建AI全科医生：医学影像与大模型交互实践
本课题响应“医工交叉”需求，将生物学与人工智能算法融合，探索AI辅助临床诊断。学生从数学函数映射出发，掌握CNN识别病理切片技术，并利用大模型生成智能诊疗建议，聚焦数字病理学与医学人工智能。通过分析真实胃癌切片数据集，研究深度学习提取生物学形态特征以实现恶性肿瘤精准识别。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握CNN识别病理切片核心技术；实践完成AI入门及医学影像“局部感知”实验。
项目导师
导师研究方向包括医学图像处理、病理影像分析、计算机视觉与图形学，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：CNN原理、局部性与平移不变性、大模型原理与提示词工程。实践操作部分：手动搭建神经网络完成鸢尾花分类；对比MLP与CNN处理大图像的显存占用；数字病理科实战；调整隐藏层、卷积核大小等参数追求85%+准确率；引导大模型根据分类结果生成诊断报告。
项目时间
2026年7月19日-7月24日
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病毒感染转录组学及比较医学数据分析
以COVID-19和SARS-CoV-2为检索词，从GEO、ArrayExpress、GEN等数据库收集病毒感染转录组数据集，通过梳理与分析，对数据资源进行可视化展示与关联分析。围绕临床相关分子机制、生物标志物、免疫反应及治疗策略，为研究病毒感染生物学变化和致病机制提供比较医学基础信息，具有重大现实意义。
项目目标
导师将依据学员背景，通过实验室实操，传授科研技能与方法；掌握病毒感染转录组数据的系统梳理与分析；围绕临床相关分子机制、治疗干预策略积累比较医学基础信息。
项目导师
导师研究方向包括大数据与生物信息学在病毒性疾病中的应用，主持多项国家级、省级自然科学基金项目，发表多篇顶刊论文，专利成果突出，授课经验丰富，沟通能力强。
项目课程简述
理论学习部分：了解核心生物信息资源；学习NGS特点、数据分析流程及生物信息工具应用；学习PCA主成分分析；了解KEGG通路数据库。实践操作部分：熟悉序列数据库搜索；掌握BLAST参数调节方法；安装R语言并理解其操作界面；进行KEGG和GO通路分析。
项目时间
2026年8月2日-8月7日
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学研派：为高中生、大学生及渴望保研、出国深造的人群提供高质量科研项目的平台，拥有超500位国内顶尖学者坐镇，学科全覆盖，助力学员升学。中科学研：整合国内顶尖科研院所、985和211高校资源，利用重点实验室平台和优质师资，围绕学科前沿热点开展线下科研项目。青稞LABS系列课程：针对学生痛点培养，打破科研壁垒，锻炼科研思维，激发兴趣，沉浸式感受科研氛围。项目导师为国家级科研院所及985高校教授，实力媲美美国前30名大学教授，信息网上可查。线下科研流程严谨，涵盖文献研读、造题、建模、数据处理、结论产出、论文写作。研究方向涵盖人工智能、生物医学、环境科学、计算机科学、数学、心理学、材料科学、生物信息学、金融学、机电工程等。理论实践结合，提供高质量结项报告、个性化网申推荐信、科研结项证书、优秀学员RA机会、教授指导留学选校及专业选择。2026暑期推出全新小班课、教授1V1课程。中科学研期待与你相遇！