夜雨聆风
就在最近，谷歌首席科学家普什米特·科利（Pushmeet Kohli）在顶级学术期刊《代达罗斯》（Daedalus）上抛出了一个让无数科研人后背发凉的论断：“我们正在走向一种AI，它不只是辅助科学，而是开始做科学。”
这句话的潜台词是：AI正在从“锤子”变成“研究员”。如果说过去的AI（1.0时代）只是一个你问一句、它答一句的“高级搜索引擎”；那么Agent 2.0，就是具备自主推理、规划、甚至能调用外部工具去“干活”的科研合伙人。
在这个Agent 2.0全面接管科研流程的新纪元，如果你还在用1.0的思维纯靠“人肉”死磕，注定会被这个时代连根拔起。
📚 课程一：前沿AI-Agent2.0工具链深度科研应用系统教学方案：贯通LLM、Claude Code、codex、OpenClaw、Hermes-meta、人机协同实现从文献挖掘到成果产出的科研效率革命
📚 课程三：基于claude code、codex多AI协同论文写作实战营：跑通数据分析→论文初稿→AI交叉审稿全流程
📚 课程四：从机理到实践告别“黑箱”模拟：OpenGeoSys(OGS6)多物理场THMC 全耦合建模与Python自动化分析高级实战营
📚 课程五：【新疆现场】数字农业与粮食安全智慧决策培训班
📚 课程六：2027年国自然与省级基金项目申报全链条实战升级暨AI人机协同撰写、立项依据精修、关键科学问题凝练、技术路线图设计、评审逻辑深度拆解、申报复盘经验融入与高质量本子打磨高级培训班
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当前，科学研究正经历由人工智能驱动的深刻范式变革。随着观测技术精密化、数值模拟复杂化与计算基础设施规模化，高校与科研院所的研究者普遍面临三重挑战：海量异构数据的清洗分析耗时费力，传统方式难以应对数据指数级增长；深度学习、Transformer等前沿AI模型架构复杂、调参门槛高，对非计算机背景研究者形成障碍；从科研灵感到论文产出涉及文献综述、实验设计、数据分析、图表制作等多个环节，转化链条漫长。在此背景下，本课程旨在为一线研究者提供从Python编程到PyTorch深度学习、从经典机器学习到Transformer与扩散模型、图神经网络前沿的完整技术进阶路径，帮助系统掌握AI赋能科研的核心方法论，实现从"人工编程"到"智能体自动化"的科研能力跃迁。
课程以"全栈技能筑基、效率工具赋能、智能体自动化提效"为三大支柱，构建兼具学术严谨性与工程实用性的培养体系。全栈技能层面，从Python高阶编程出发，系统讲授XGBoost、LightGBM、随机森林等经典ML算法，深入CNN、ResNet、U-Net、自编码器与变分自编码器等DL核心架构，并延伸至Transformer注意力机制、GAN、扩散模型、图神经网络等前沿AI技术；同时以科学问题为牵引，强化SHAP可解释分析、LIME局部解释与因果推断方法，确保模型具备科学依据与可解释性。效率革命层面，前瞻引入Vibe Coding氛围编程与上下文工程技术，通过自然语言与大模型协同编程，让AI精准理解领域数据并自动生成分析代码与科研图表，告别重复编码，效率提升十倍以上。科研自动化层面，深度讲解Hermes智能体工作流构建，通过Skill架构连接本地数据库与计算环境，实现"一句话科研需求→自动化数据清洗→多维度归因分析→假设检验→报告生成"的端到端流水线。课程配备9大实战案例，覆盖图像光谱分析、时空序列预测、科学归因探索、论文Idea生成等真实场景，融合"传统统计思想×现代深度学习×大模型自动化"三重视角，不仅教授算法原理，更教您高效指挥AI完成科研任务，打通从算法理解到科研落地的最后一公里。四天沉浸式学习，让AI成为您科研团队中最得力的智能助手，全面加速从数据洞察到科学发现的全过程。
【课程定位】：
目标学员：所有以数据为基础的定量研究方向均适用，只要你能整理出数据+分析脚本+统计结果+图表+核心结论，流程就能迁移。覆盖理工、农林、地学、环境、生态、医学、公共卫生、药学、心理、社科定量、经管、教育、信息等领域的研究生、博士生、博士后、青年教师及科研人员。
前置要求：有科学上网条件、课前完成环境预装（提供详细指南和助教支持）核心工具：Claude Code + OpenAI Codex CLI + VS Code。
教学数据：讲师演示使用一份通用公开数据集——用"通用数据"跑出"科研实战"：完整走通 数据获取→清洗→统计→图表→论文初稿→双AI审稿→投稿材料包全流程。方法完全通用，学员可直接替换为自己领域的数据（CSV/Excel/JSON/Parquet/SQL/NetCDF/HDF等格式均支持）；
课程产出：一篇经过多轮AI交叉审稿、具备投稿前内部打磨基础的论文草稿（Markdown + DOCX），含符合主流期刊投稿格式的图表、Cover Letter、citations_todo、claim 校准报告与完整审稿轨迹。
【培训目标】：
1.理解OGS的有限元求解框架、输入文件结构与参数化系统，能够熟练使用网格前处理工具（ogs-gina、ogs-data-explorer）及命令行运行环境。
2.能够根据实际地质问题（地热开发、CO₂地质封存、污染物迁移、核废料处置等）识别涉及的主要物理过程（渗流、热传导、固体变形、化学反应），并理解其耦合机制（Biot系数、热膨胀、相变、溶解平衡等）。
3.能够针对不同应用领域，合理选择OGS提供的单场（流动、力学、热传导）、多场（HM、HC、TM、THM）或两相流（TH2M）过程，并配置相应的本构模型与材料参数。
4.能够利用函数表达式、曲线插值、空间分组等参数定义方式，建立随空间、时间或状态变量变化的材料属性、边界条件和源汇项；能够通过修改关键参数开展敏感性分析，评估其对模拟结果的影响。
5.能够从问题抽象、几何建模、网格生成、参数设置、求解控制到结果后处理与可视化，独立完成一个应用领域的数值模拟，并规范地整理模拟报告。
6.能够结合地质背景与物理机制，分析模拟结果的合理性，识别潜在的数值问题（网格依赖、收敛性等），并将模拟成果转化为对工程实践或科学研究的有效指导。
本课程以农业普查数据为数据底座，系统讲授从耕地资源一张图→土壤质量评价→种植适宜性评价→作物产量预测→农业生产潜力→灾害风险评估（土壤水分/病虫害/干旱）→生态系统服务（InVEST）→碳汇减排的全链条技术流程，创新性融入遥感反演、GIS空间分析、作物生长模型、灾害评估模型、生态系统服务模型（InVEST）及AI辅助建模等核心技术，助力学员突破技术瓶颈，直接产出可应用于实际项目的高质量成果。课程可成为相关领域人员技能提升的精品教案。
【培训方式】：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）
【导师随行】：
1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。
2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流联系人：王倩
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