重要通知|AI 赋能科研与智能体应用高级研修班中国科学院 · 科研培训通知 人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用 2026年5月 · 深圳 | 6月中 · 武汉 | 线上同步直播 |
📌 前言 当AI从"辅助工具"跃升为"科研主体"，科研创新效率或可提升38倍。由中国科学院人才交流开发中心主办，两期"AI赋能科研高级应用与全流程实践"高级研修班现开放报名——覆盖大模型原理、文献检索、科研写作、项目申报、实验设计、科研绘图、数据分析、编程实操、智能体构建与OpenClaw框架，12大模块，系统传授。 本文将通知转发于此，供科研人员参考尽快报名。 |
科研范式是科研人员开展科学观察、逻辑推理与实验操作的根本遵循，本质上代表着特定时代的科研世界观与方法论体系。当前，科学研究正加速迈入以"人工智能+科学"为标志的第五范式，AI技术已从辅助工具跃升为科研创新的核心驱动力，深刻推动着新一轮科技革命的范式转换。
2025年世界人工智能大会（WAIC 2025）明确指出：AI正从"辅助工具"迈向"科研主体"，推动第四范式持续深化。更有研究表明，当研究人员与AI系统形成认知耦合，科研创新效率或可提升38倍。
人工智能驱动科研范式变革已上升为国家战略——在"十五五"规划中被列为重要方向，成为培育新质生产力、推动原始创新的核心举措。如何借助AI最新工具从海量文献处理、复杂数据分析和程式化写作中解放出来，构建人机协同、数据驱动的科研新模式，已成为每一位科研工作者必须面对的时代课题。
📅 时间安排 第25期：5月21-23日第26期：6月15-17日 |
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特邀中国科学院研究所及知名高校资深专家，系统传授AI技术融入科研全流程的实操技能。课程分为以下十二大模块：
① 大模型前沿技术与核心原理② 科研主流大模型能力拆解③ 大模型选型策略④ 五大核心能力应用⑤ AI提示词结构与高级技巧 |
| ① 数据库AI新功能② AI辅助快速文献检索③ 高效文献阅读三步法④ 多篇论文联合分析⑤ 防止"AI文献幻觉" |
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① AI赋能论文内容撰写② 英文语法检查与语言润色③ 降低论文重复率④ 降低论文AI生成率 |
| ① 课题申报书选题思路② 选题依据与研究内容撰写③ 申请书撰写辅助④ 实战问题规避 |
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① 实验方案AI设计与优化② 图像和视觉数据分析③ 预测和优化实验结果④ 机器学习预测模型建立 |
| ① 图像生成提示词框架② AI图像生成与编辑③ 技术路线图设计生成④ 流程图·时序图·甘特图 |
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① 数据生成与收集② 数据处理与清洗③ 数据建模与分析④ 实验结果可视化 |
| ① AI编程环境快速部署② 算法及代码理解③ 低门槛代码自动生成④ 代码错误分析与优化 |
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① 智能体架构：大模型+记忆② 主流平台优缺点分析③ 科研领域典型应用场景 |
| ① 基于DeepSeek低成本AI助手② 硬件配置与模型选择③ 本地化部署路径④ 个人知识库智能结合 |
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① Agent应用创建与配置② 提示词编写与工作流搭建③ Claude Code与Codex实战④ AI赋能智能体快速部署 |
| ① OpenClaw框架解析② 三种部署方式（全实操）③ 综合案例实战与应用拓展 |
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各科研院所、高校、企事业单位、医疗机构及其他从事科研工作的人员；各行业领域、信息技术、互联网等单位从事人工智能应用与研究的技术骨干，以及对课程感兴趣的人员。
第25期 · 深圳班 🗓 报到：5月20日（周二）全天📚 开课：5月21-23日（周三至周五）📍 地点：深圳市 |
| 第26期 · 武汉班 🗓 报到：6月14日（周一）全天📚 开课：6月15-17日（周二至周四）📍 地点：武汉市 |
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💻 线上直播：课程网上同步直播（课程前2天发放直播码和链接），足不出户也能参与。 |
3280元/人 含培训、资料、证书食宿统一安排，费用自理 |
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🏛 主办单位：中国科学院人才交流开发中心 | 承办单位：北京中科创嘉人力资源咨询有限公司 |
🎯 如何报名 ① 文后扫码填写问卷（推荐方式），或直接打开面链接，也可从文后阅读原文打开： 👉 https://www.wenjuan.com/s/UZBZJwIrgj/ ② 微信咨询：flysky97 登记报名、提交信息后，工作人员将尽快与您取得联系。 |
🎓 证书颁发：完成培训可获得由中国科学院人才交流开发中心颁发的结业证书。 
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💡 建议：有条件的单位优先考虑线下班或组织集体参加，共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。研修班已举办多次，广受各相关单位好评。 |
尤其鼓励科研单位集体组织学习，共同学习，共同提升科研团队的 AI 应用能力。
相关研修班已经举办多次，广受相关单位好评（以下截图均来源于研修单位官方报道，左右滑动查看更多）：
报名从速，可扫下面二维码，或者复制链接🔗到浏览器打开：https://www.wenjuan.com/s/UZBZJvJwgr/对有志于系统掌握 AI 赋能科研实践、提升科研效能和智能体构建能力的科研人员来说，本次研修班内容覆盖面较广，实践性较强，可根据自身时间和经费安排选择线下或线上形式参加。
建议有条件的单位优先考虑线下班或单位组织集体参加、共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。
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齐云龙 | © 2026 AI前沿 作者简介：中国科学院生物工程、管理心理学双硕士学位，生物工程领域资深研究者。长期聚焦生物过程工程与智能制造交叉方向，在国内外SCI、EI、中文核心期刊等发表论文20余篇。曾履职中国科学院下属企业及北大医学部等机构，积累产学研医协同经验，具备生物制造数字化系统设计能力与技术转化全链路视野。近年关注AI工具在科研数据挖掘、产业趋势分析中的系统性应用，形成"生物逻辑+数据驱动"的跨学科方法论，兼具研发、产品管理及医药传播等多维度实践。 |
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