2026年前沿AI与Python实战、ML/DL应用及论文发表高阶研修营

发布时间：2026-06-03 08:27来源：微信阅读：4

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课程一：全国人工智能Python数据分析、机器学习与深度学习实战及项目申报、论文发表高级培训班

致各企事业单位、高等院校及科研院所：

当前，人工智能技术已深度渗透至科研与产业领域，大模型与Python数据分析、机器学习及深度学习的深度融合，正成为突破科研瓶颈、增强项目竞争力及推动高质量论文发表的核心引擎。为助力广大科研人员、高校师生及企业技术骨干掌握前沿技术，实现从理论学习到成果转化的无缝衔接，中科软研（北京）科学技术中心携手中促中心（事业单位）及人工智能领域专业人才培养综合服务平台，特邀国内顶尖985高校教授，重磅推出“全国人工智能Python数据分析、机器学习与深度学习实战及项目申报、论文发表高级培训班”。本课程紧扣“技术落地+成果产出”双重目标，系统整合大模型、Python数据分析、机器学习与深度学习核心技术，对接项目申报与论文发表实际需求，构建从基础理论到实战应用的完整知识闭环。课程内容覆盖大模型原理与应用、Python编程基础、数据分析工具实操、机器学习算法演练、深度学习模型构建，以及申报书撰写、SCI论文写作与发表技巧等关键模块，通过理论讲授、案例拆解、实战演练的多元模式，确保学员既精通前沿技术，又能将其转化为实质性的科研产出与项目优势。具体安排如下：

培训亮点

培训时间及形式

2026年06月12日—06月14日北京现场授课+线上同步直播（为期三天）

注：现场与线上直播同步进行，无法到场的学员可线上参与，名额有限，请尽快联系报名，锁定席位。

课程大纲

证书颁发

A类：由中科软研（北京）科学技术有限公司颁发课程结业证书；

B类：可获中小企业合作发展促进中心颁发的《人工智能训练师》职业技能证书，录入中心数据库，全国通用可查。

C类：可获国家一级学会颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书是专业技术人员职业能力考核的证明，也是岗位聘用、任职、定级及晋升的重要依据。

D类：可获工业和信息化部所属党政机关（正局级）颁发的《机器学习算法研发工程师》证书，证明学员具备熟练应用AI工具的能力，是企业招投标、事业单位晋升定级及岗位赋能的关键凭证。

B类：收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）

C类：收费5800元/人（含培训费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）

D类：收费7800元/人（含培训费、资料费、B类+C类+D类证书费、发票费等）

联系方式

如需详细培训通知，请联系获取。

致各企事业单位、高等院校及科研院所：

MATLAB是由美国MathWorks公司推出的科学计算与工程仿真交互式编程软件，拥有功能丰富的工具箱和类似草稿纸的编程语言，集成了符号计算、数值分析、矩阵运算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理、信号处理、计算金融、计算生物学及非线性动态系统建模仿真等强大功能于易用的视窗环境中，为科研、工程及数值计算领域提供全面解决方案。伴随人工智能第三次浪潮的兴起，以卷积神经网络为代表的深度学习算法在各行各业应用广泛且成效显著。为此，中促中心（国家事业单位）联合中科软研（北京）科学技术中心（http://www.fzby.org.cn/），特邀清华大学教授共同举办“MATLAB数据分析、机器学习与深度学习实践应用”培训班，旨在帮助学员掌握人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）及热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、生成式对抗网络、YOLO目标检测、U-Net图像分割、自编码器等）的基本原理及MATLAB编程实现。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+互动研讨”模式，深入浅出地剖析MATLAB2023a深度学习工具箱新特性，分享经典AI方法在实际应用中的经验技巧。具体安排如下：

组织机构

主办单位：中科软研（北京）科学技术中心、中促中心（国家事业单位）

承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司、培文兴农（北京）科技有限公司

培训目标

通过课程理解并掌握MATLAB编程语法及工具箱使用，结合实例讲解科学计算与可视化；学会运用常见分析工具处理数据，提升科研数据分析能力；掌握经典机器学习算法及热门深度学习方法的基本原理与MATLAB实现；能够利用MATLAB解决实际应用项目与科研难题。本期课程限额40人，报名从速。前20名报名者将获赠往届培训视频及资料，后续相同课程可终身免费复训。

培训时间及形式

2025年6月05日—06月07日北京现场授课+线上同步直播（为期三天）

注：现场与线上直播同步进行，无法到场的学员可线上参与，名额有限，请尽快联系报名，锁定席位。

课程大纲

课程章节

主要内容

第一章

MATLAB 基础编程串讲

1、MATLAB 基础操作：涵盖矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本、基本绘图等

2、文件导入：支持mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式

3、MATLAB 编程习惯、风格与调试技巧

4、向量化编程与内存优化

5、MATLAB 数字图像处理入门（常见格式读写、类型转换、基本运算、几何变换、去噪复原、边缘检测与分割）

6、案例讲解：基于手机摄像头的心率计算

7、实操练习

第二章

MATLAB 2023a新特性简介

1、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能演示

2、批量大数据导入及Datastore类函数功能演示

3、数据清洗（Data Cleaning）功能演示

4、实验管理器（Experiment Manager）功能演示

5、MATLAB Deep Learning Toolbox概览

6、MATLAB Deep Learning Model Hub简介

7、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能演示

8、MATLAB与TensorFlow、PyTorch等框架协同工作演示

第三章

BP 神经网络

1、人工智能基本概念辨析（回归拟合与分类识别；有监督与无监督学习；训练/验证/测试集；过拟合与欠拟合）

2、BP 神经网络工作原理

3、数据预处理（归一化、异常值剔除、数据扩增等）

4、交叉验证与模型参数优化

5、模型评价与指标选择（回归拟合 vs. 分类识别）

6、案例讲解：

（1）手写数字识别

（2）人脸朝向识别

（3）回归拟合预测

7、实操练习

第四章

支持向量机、决策树与

随机森林

1、支持向量机基本原理（支持向量本质、核函数意义）

2、决策树基本原理（信息熵与信息增益；ID3与C4.5区别）

3、随机森林基本原理（为何需要随机森林？广义与狭义定义？“随机”体现何处？）

4、知识扩展：支持向量机、决策树除建模外的应用；随机森林结果解读

5、案例讲解：

（1）鸢尾花 Iris 分类识别（SVM、决策树）

（2）基于随机森林的乳腺癌良/恶性智能诊断模型

6、实操练习

第五章

变量降维与特征选择

1、变量降维与特征选择在概念上的区别与联系

2、主成分分析（PCA）基本原理

3、偏最小二乘法（PLS）基本原理

4、PCA 与 PLS 代码实现

5、PCA 启示：训练集与测试集划分合理性判断

6、经典特征选择方法

（1）前向与后向选择法

（2）无信息变量消除法

（3）基于二进制遗传算法的特征选择

第六章

卷积神经网络

1、深度学习与传统机器学习区别（隐含层数越多越好？本质区别？）

2、卷积神经网络基本原理（卷积核定义、CNN典型拓扑、权值共享机制、特征提取）

3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典网络区别与联系

4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19等）下载与安装

5、案例讲解：

（1）利用CNN预训练模型实现物体识别

（2）利用CNN抽取抽象特征

（3）自定义CNN拓扑结构

（4）1D CNN模型解决回归拟合预测

6、实操练习

第七章

网络优化与调参技巧

1、网络拓扑结构优化

2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等）

3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等）

4、案例讲解：卷积神经网络模型优化

5、实操练习

第八章

迁移学习算法

1、迁移学习基本原理（为何需要？为何可行？基本思想？）

2、基于深度神经网络的迁移学习算法

3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）

4、实操练习

第九章

生成式对抗网络（GAN）

1、生成式对抗网络GAN（定义、需求、应用、启示）

2、GAN基本原理及进化史

3、案例讲解：GAN的MATLAB代码实现（向日葵图像自动生成）

第十章

循环神经网络与长短时

记忆神经网络

1、循环神经网络（RNN）基本原理

2、长短时记忆神经网络（LSTM）基本原理3、RNN与LSTM区别与联系

4、案例讲解：

（1）时间序列预测

（2）序列-序列分类

5. 实操练习

第十一章

基于深度学习的视频分

类案例实战

1、基于深度学习的视频分类原理

2、读取视频流并抽取图像帧

3、利用预训练CNN模型提取特定层特征图

4、自定义构建LSTM神经网络模型

5、案例讲解：HMDB51数据集视频分类

6、实操练习

第十二章

目标检测YOLO 模型

1、目标检测定义及其与目标识别的区别联系

2、YOLO模型工作原理

3、从 YOLO v1 到 v5 的演进之路

4、案例讲解：

(1) 使用预训练模型实现图像、视频实时目标检测

(2) 训练自有数据集：疫情佩戴口罩识别

5、实操练习

第十三章

U-Net模型

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net模型基本原理

3、案例讲解：基于U-Net的多光谱图像语义分割

4、实操练习

第十四章

自编码器

1、自编码器组成及基本原理

2、自编码器变种（栈式、稀疏、去噪、卷积、掩码等）及原理

3、案例讲解：基于自编码器的图像分类

4、实操练习

第十五章

讨论与答疑

1、如何查阅文献资料？（Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate使用技巧；配套数据与代码查找途径）

2、如何提炼与挖掘创新点？（算法层面难原创时，如何结合实际问题挖掘创新？）

3、相关学习资料分享与拷贝（图书、在线课程推荐）

4、建立微信群，便于后期讨论答疑

培训专家

来自中科院、清华大学等科研机构的高级专家。长期从事机器学习与数据挖掘、数据可视化、软件开发、系统建模与仿真研究，科研经验丰富，精通MATLAB、Python、深度学习、PyTorch、Tensorflow、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林及遗传、蚁群、蝙蝠等群优化算法，深耕深度学习核心技术，主持参与多项重点研发及基金项目，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》等著作，发表多篇高水平国际学术论文。

证书颁发

A类：由中科软研（北京）科学技术有限公司颁发课程结业证书；

B类：可获中小企业合作发展促进中心颁发的《人工智能训练师》职业技能证书，录入中心数据库，全国通用可查。

联系方式

如需详细培训通知，请联系获取。

培训优势

培训时间与地点

课程内容

培训专家

证书颁发

A类：由中科软研（北京）科学技术有限公司颁发课程结业证书；

联系方式

如需详细培训通知，请联系获取。

培训福利

4、课后答疑：课后2个月内微信群答疑。

培训时间与地点

课程内容

课程章节

主要内容

第一章

夯实AI智能体基础——大语言模型认知

基础知识之大语言模型

理论1：全球Top 10大模型对比（甄选智能体最佳员工）

理论2：大语言模型基本认知与关键技巧（增效、避错）

理论3：大语言模型在科研设计中的应用（AI科研场景）

理论4：降低大模型幻觉的关键（杜绝谎言是前提）

理论5：如何约束大模型（追求高质量）

理论6：了解大模型能力——文字、图片、语音、视频

第二章

基础知识之大语言Nano-banana系统介绍

理论1：Nano banana介绍

理论2：自然科学基金绘图细节问题

理论3：如何基于Nano banana实现图片逐步组合与美化

理论4：巧用Nano banana的图片预测能力及场景重置

展示&操作：Nano banana绘图

第三章

AI智能体工具介绍

进阶知识之智能体工具：

理论1：LLM、工具、工作流、智能体的区别

理论2：标准化Agent构建=目标+计划+工具调用+记忆/知识库+反思评估+安全约束

理论3：适用于Agent的典型科研场景——多步骤、可追溯、可重复、可协作

理论4：Agent协作——拆解复杂任务，多角色协作

理论5：几种热门智能体工具介绍及适用场景

理论6：SciAgent在科研方面的优势

理论7：SciAgent与复合素材图片构建整合优化

理论8：SciAgent与视频制作

理论9：几篇高水平SCI智能体应用实战

展示&操作：SciAgent账户建立与登录、常规操作

第四章

AI智能体应用实战——SciAgent使用介绍和展示

全实践&实战，跟随学习，包教包会

理论1：本地可运行的智能体——环境搭建与SciAgent启动

理论2：精准对话的AI——专属对话机器人

理论3：“听话”的AI——Prompt配置与行为控制

理论4：基于资料回答——独特知识库接入（RAG）

理论5：能做事的AI——多能力智能体（Agent）

理论6：自动执行任务——工具调用与自动流程

第五章

AI智能体通用技术实战

通用技术实战1：自由文本对话机器人（多人聊天室）构建

通用技术实战2：语音对话交互机器人/角色构建（让LLMs开口互动，上演AI学术相声！）

通用技术实战3：虚拟人物视频构建（特定形象、话术、风格）

通用技术实战4：复合素材图片构建与整合优化（多模型+严格限定+整体润色协同）

通用技术实战5：PPT制作整合优化（多LLMs协同完成）

通用技术实战6：接入RAG强化智能体表现（自建知识库）

通用技术实战7：SciAgent研究工具的选择与共享

第六章

AI智能体专业技术实战

专业技术实战1：超精准论文撰写与修改（内容、格式、风格、修稿、建议、改稿，全流程多模型协同）；

专业技术实战2：项目设计与迭代（多模型构思+多模型评价+最终裁决+必要时迭代）

专业技术实战3：科普视频精准构建（以目的及效果为导向）；

专业技术实战4：科研图片绘制与优化（设计、制作、润色、修改，多模型迭代协同）；

专业技术实战5：各类PPT制作（文献汇报、毕业论文、课题答辩、工作总结）

专业技术实战6：虚拟文字讨论系统构建（一人多团队探讨，各大模型共同研讨）；

专业技术实战7：多层次任务智能体联动结合（动画片、教学视频、宣传视频制作）

专业技术实战8：智能语音系统构建（场景及专业特色限定）；

第七章

OpenClaw (Clawdbot)使用演示

前沿知识之Clawdbot

理论1：Clawdbot账户申请

理论2：Clawdbot界面应用介绍

理论3：Clawdbot的特点与特色

理论4：如何选择适合自己的智能体平台？（价格比对、功能拓展、会员权益）

展示&操作：Clawdbot常规使用

第八章

讨论与答疑

1:手把手带领学员完成专属AI智能体工作流包

2:带走可直接复用的模板库与SOP，将SciAgent真正嵌入个人与团队日常科研与工作流，实现持续提效与个性化升级。

3:建立微信群，便于后期讨论答疑

证书颁发

A类：由中科软研（北京）科学技术有限公司颁发课程结业证书；

联系方式

如需详细培训通知，请联系获取。

📚课程五：

致各企事业单位、高等院校、科研院所及个人：

6大培训特色

7大培训收获

培训时间及形式

培训大纲

证书颁发

A类：由中科软研（北京）科学技术有限公司颁发课程结业证书；

联系方式

如需详细培训通知，请联系获取。

📚课程六：

致各企事业单位、高等院校及科研院所：

论文写作是众多科研人员、研究生及青年学者面临的重要挑战。从选题确定到创新挖掘，再到最终成稿，每一步都需要逻辑清晰、方法科学、语言精准。然而，繁重的科研任务与有限的指导资源常让人在写作中感到迷茫。为解决这一难题，中促中心（国家事业单位）与中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）联合双一流高校教授，精心打造《AI深度赋能SCI论文写作、论文精准选题、创新点挖掘实战培训班》，提供系统化写作讲解与一对一深度辅导，助您突破写作瓶颈。本课程最大特色在于：导师全程深度互动，课程期间老师将与每位学员一对一沟通，针对研究领域与兴趣，探讨选题可行性与新颖性，梳理背景并挖掘创新思路。同时，课程采用集中训练模式，将论文写作拆解为具体步骤，从文献综述、研究方法到实验方案、结果分析，构建科学高效的写作流程。现通知如下：：

培训特色及目标

账号赠送福利：赠送每人1个ChatGPT Plus会员账号，无使用次数限制，无需魔法，支持使用ChatGPT-5.2、DeepSeeK、Gemini 3.0、Claude等大模型（具体时间参考收费标准）

一对一精准选题指导：针对学员研究方向，深度讨论优化选题，确保研究新颖性与学术价值。

创新思路梳理与指导：结合学术前沿，帮助挖掘独特创新点，奠定坚实研究基础。高效训练：以番茄钟管理规划写作任务，让学员在高效专注中完成从选题到初稿全流程。

全方位实操支持：提供写作模板、提示词优化技巧、数据分析与实验设计方法，结合实例教学，轻松掌握学术写作关键技能。

答疑与反馈机制：每日设置答疑时间，集中讲解共性问题，提供一对一个性化辅导，课后免费答疑，建立学员答疑群。

四天完成论文初稿：提供多个可写论文idea，四天内完成一个初稿（完成度90%以上），如需写代码，可辅助指导示例代码撰写。

培训时间及形式

课程大纲

培训费用

B类：收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）

C类：收费5800元/人（含培训费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）

D类：收费7800元/人（含培训费、资料费、B类+C类+D类证书费、发票费等）

注：本次培训费用由承办单位中科软研（北京）科学技术有限公司和北京富卓佰扬科技有限公司负责收取并提供发票。可提前开票，再进行公对公转账。发票可涵盖培训费、会议费、注册费、资料费、技术服务费、检测费等多种类别，线下培训差旅食宿自理。

证书颁发

A类：由中科软研（北京）科学技术有限公司颁发课程结业证书；

B类：可获中小企业合作发展促进中心（事业单位）颁发的《生成式人工智能(AIGC)工程师》职业技能证书，录入中心数据库，全国通用可查。

D类：可获工业和信息化部所属党政机关（正局级）颁发的《数据分析工程师》证书，证明学员具备熟练应用数据分析的能力，是企业招投标、事业单位晋升定级及岗位赋能的关键凭证。

联系方式

如需详细培训通知，请联系获取。