AI如何赋能研究全流程应用场景:智能体构建应用-夜雨聆风

AI如何赋能研究全流程应用场景:智能体构建应用

本次人工智能赋能科研全流程研修班，精准对接科研工作者、技术骨干及相关从业者的核心需求，覆盖科研全流程的AI应用场景，通过系统性、实操性的内容讲解，帮助参会者破解科研痛点、提升工作效率、突破能力瓶颈，以下从“解决哪些问题”“参会好处”“核心价值”三个维度，详细说明参会的必要性。

解决核心科研问题

针对科研全流程中的高频痛点、难点，课程逐一提供AI赋能解决方案，精准解决以下核心问题：

大模型应用困惑：不懂大模型核心原理，面对众多科研主流大模型不知如何选型；不会运用大模型辅助科研，提示词编写不规范，无法发挥大模型的核心能力。
文献工作低效：文献检索依赖传统方式，耗时费力；文献阅读、分析、引用标注效率低，易出现“AI文献幻觉”，影响科研严谨性。
论文写作瓶颈：论文内容撰写无从下手，英文表达不规范、语法错误多；论文重复率、AI生成率居高不下，难以达到发表标准。
课题申报难题：课题选题缺乏思路，申报书撰写逻辑混乱、重点不突出；不了解申报书撰写技巧，易出现各类问题导致申报失败。
实验与分析短板：实验方案设计不合理、优化困难；图像数据分析、实验结果预测效率低，数据处理、建模、可视化能力不足。
科研呈现与编程薄弱：科研绘图（技术路线图、流程图等）不专业、耗时久；科研编程门槛高，代码编写、错误排查、优化能力不足，无法快速部署编程环境。
成果转化与发表受阻：科研成果不知如何匹配合适期刊，审稿意见解读不透彻，发表命中率低；科研报告、PPT制作缺乏技巧，无法清晰呈现科研成果。
智能工具应用不足：不了解智能体架构与主流平台，不会搭建本地AI助手、构建个人科研知识库；无法熟练运用AI编程助手、智能体框架，难以实现科研效率最大化。

主题、内容

（一）人工智能大模型基础原理与模型选用

1.人工智能大模型前沿技术与核心原理简述

2.科研主流大模型能力拆解与优势解析

3.数据与场景双驱动下大模型选型策略

4.大模型辅助科研五大核心能力应用

5.基于科研场景的AI提示词结构与高级技巧

（二）人工智能赋能的科研文献智能检索与分析

1.检索思维转变与数据库的AI新功能

2.AI大模型辅助快速文献检索

3.AI大模型赋能高效文献阅读三步法

4.自动标注引用来源及多篇论文联合分析

5.防止“AI文献幻觉”的系统方法

（三）LLM在科研全流程写作中的进阶应用

1.AI赋能科研论文内容撰写实战

2.基于AI工具的英文语法检查及语言润色

3.使用AI大模型降低论文重复率

4.使用AI大模型降低论文AI生成率完整方法

（四）人工智能辅助科研项目申报

1.AI辅助各类课题申报书选题核心思路

2.AI大模型辅助选题依据与研究内容撰写

3.借助AI大模型辅助申请书撰写

4.AI辅助课题申报书实战及问题规避

（五）人工智能辅助科研实验方案设计

1.基于人工智能的实验方案设计与优化

2.AI辅助图像和视觉数据分析

3.AI辅助预测和优化实验结果

4.机器学习预测模型建立与应用

（六）人工智能辅助科研绘图

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

（七）人工智能辅助科研数据分析

1.科研数据的生成与收集

2.科研数据处理与清洗

3.科研数据建模与分析

4.科研实验结果可视化：折线图、柱状图等

（八）人工智能辅助科研编程

1.AI编程环境的快速部署及AI开发工具的使用

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

（九）人工智能辅助科研成果发表与报告

1.AI辅助科研成果的期刊匹配

2.AI辅助审稿意见解析提高命中率

3.人工智能赋能PPT制作实践技巧

（十）智能体核心认知与主流平台分析

1.智能体架构解析：大模型+记忆+工具+规划

2.主流智能体平台优缺点分析与选型

3.智能体在科研领域的典型应用场景

（十一）DeepSeek本地部署与个人知识库构建

1.基于DeepSeek的低成本、高自由度AI助手搭建

2.硬件配置要求与模型选择

3.本地化部署路径与实践方法

4.RAG原理与本地科研知识库搭建

5.本地知识库与AI大模型的智能结合

（十二）智能体搭建与最热AI编程助手实战

1.AI Agent应用创建与配置

2.AI Agent对话提示词编写与优化

3.搜索引擎等工具组件的引入与工作流搭建

4.项目实操：基于实际场景的AI Agent构建与发布

5.Claude Code与Codex核心能力解析

6.实操演示：用AI编程助手完成真实开发任务

7.AI编程助手赋能智能体开发与快速部署

（十三）OpenClaw智能体框架部署与案例实战

1.OpenClaw框架解析与核心优势

2.三种部署方式全实操（本地/云端/端侧）

3.综合案例实战与应用拓展

授课专家

授课师资来自中国科学院研究所、知名院校人工智能相关专业院系，拥有丰富的人工智能赋能科研实践经验。

时间、地点

　　第25期：2026年5月21日-5月23日（20日全天报到）地点：深圳市

　　第26期：2026年6月15日-6月17日（14日全天报到）地点：武汉市

　　线上：课程网上同步直播（课程前2天发放直播码和链接）

参加费用

收费标准：线下现场参训3280元/人（包含培训、资料、证书等费用），食宿统一安排，费用需自理；

　线上直播培训5880元/单位(包含三人名额的直播码、三张结业证书)；14800元/单位（包含10人名额）。

核心好处

结合课程13大模块的实操性内容，参会者可直接获得以下切实好处，快速应用于实际科研工作：

提升科研效率，节省时间成本：掌握AI大模型辅助科研的核心方法，实现文献检索、阅读、分析、论文撰写、实验设计、数据处理、编程、绘图等全流程提速，将科研人员从繁琐的重复性工作中解放出来，专注于核心研究内容。
突破能力瓶颈，提升科研水平：系统掌握大模型原理、选型策略、提示词技巧，以及AI在科研各环节的进阶应用，弥补编程、绘图、数据分析、课题申报等能力短板，提升科研成果的质量与创新性。
规避科研风险，保障科研严谨性：学会防止“AI文献幻觉”的系统方法，掌握降低论文重复率、AI生成率的完整技巧，规避课题申报、论文发表中的常见问题，保障科研工作的规范性与严谨性。
掌握实用工具，实现自主赋能：学会DeepSeek本地部署、个人科研知识库搭建，熟练运用OpenClaw智能体框架、Claude Code等AI编程助手，掌握各类AI科研工具的实操方法，形成自主可控的AI科研能力。
拓宽科研视野，对接前沿技术：了解人工智能大模型、智能体的前沿技术与发展趋势，掌握科研领域AI应用的最新方法，助力科研工作紧跟行业前沿，突破传统研究模式的局限。
适配多场景需求，提升职场竞争力：无论是科研院所、高校的科研人员，还是企业、医疗机构的技术骨干，都能找到适配自身场景的AI应用方法，提升工作产出与核心竞争力，为职称评定、项目申报、成果发表提供有力支撑。

核心价值

本次研修班的核心价值，在于“打通AI与科研的连接，实现科研能力的全面升级”，具体可概括为以下3点，兼顾实用性、系统性与长远性：

系统性价值：覆盖科研全流程（选题、申报、实验、分析、写作、发表、工具搭建），从基础原理到实操落地，从单个工具应用到智能体系统搭建，形成完整的知识体系，帮助参会者构建“AI+科研”的系统思维，实现从“会用AI”到“善用AI”的转变。
实操性价值：所有内容均围绕“实战”展开，包含具体的方法、技巧、案例演示（如DeepSeek本地部署、OpenClaw框架实操、AI编程助手实战等），参会者可直接照搬应用于自身科研工作，快速落地见效，无需复杂的前期积累。
长远性价值：帮助参会者掌握AI科研的核心能力，适应人工智能赋能科研的行业趋势，打破传统科研模式的局限，不仅能解决当前科研工作中的痛点，更能为未来的科研创新、成果转化奠定坚实基础，实现科研能力的长效提升。

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