北京·南京·成都:AI赋能科研实践效能提升与智能体构建应用高级研修班

写代码写到怀疑人生：Matlab/Python/R，算法实现、参数调优、bug排查，一个模型调一周，头发掉一半。

数据多到处理不完：实验数据几十个G，手动清洗、标注、分析，眼睛看花，Excel卡死。

文献读到吐：方向相关论文每年上千篇，想追前沿根本追不过来，综述写到崩溃。

绘图丑到被拒稿：技术路线图、机制示意图画得跟手绘草稿一样，审稿人一看就摇头。

本子改到麻木：国自然、省基金，技术路线、研究方案写了又改、改了又写，年年陪跑。

AI听说过没用过：知道ChatGPT、DeepSeek、Claude，但不知道怎么用在科研上，更怕用错了出问题。

这不是能力的问题，是工具代差的问题。

全球AI for Science已进入国家战略加速布局新阶段-。中央科技委明确将AI赋能科学研究放在引领科研范式变革的重要位置-。“十五五”规划纲要更明确深化“人工智能+”行动，推动AI与科学研究深度融合。

各地政策密集落地：北京发布了全国首个科学智能专项政策，广东印发了《加快推动人工智能赋能科学研究行动方案（2026—2030年）》。AI for Science正在打破传统科研边界，重塑科技创新发展体系。

中国科学院人才交流开发中心将于2026年7月、8月、9月在北京、南京、成都举办三期 “人工智能赋能科研实践效能提升与智能体构建应用”高级研修班。

不讲理论，全程实操。专治科研“慢、乱、累”。

13大模块，专为理工科科研定制的AI实战地图

模块一：大模型极简原理——选对工具比努力更重要

• 科研主流大模型能力拆解与优势解析（DeepSeek、GPT、Claude怎么选）

• 大模型辅助科研五大核心能力及实战应用

• 理工科场景下的AI提示词结构与高级技巧

模块二：文献检索——理工科文献海量？AI帮你捞

• 文献数据库AI新功能应用

• AI大模型辅助快速文献检索

• AI大模型赋能高效文献阅读三步法

• 多篇论文对比阅读与联合分析

• 防止“AI文献幻觉”的系统方法

模块三：科研写作——论文、报告、专利，AI全包

• AI赋能科研论文内容撰写实战

• 基于AI工具的英文语法检查及语言润色

• 使用AI大模型降低论文重复率

• 使用AI大模型降低论文AI生成率全攻略

模块四：项目申报——国自然本子，AI帮你打磨

• AI辅助各类课题申报选题核心思路

• AI大模型辅助选题依据与研究内容撰写

• AI大模型辅助技术路线设计与文稿撰写

• AI辅助课题申报书实战及问题规避

模块五：实验方案设计——AI帮你少走弯路

• 基于人工智能的实验方案设计与优化

• AI辅助多维数据智能分析与可视化

• AI辅助实验结果优化

• 机器学习预测模型建立与应用

模块六：科研绘图——告别“手绘级”示意图

• 图像生成的提示词编写方法及框架

• 科研项目框架图的模仿与生成

• 科研项目技术机制图的设计及生成

• 科研项目流程图、时序图、甘特图的AI绘制及修改

模块七：数据分析——几十个G的数据，AI一键处理

• 科研数据收集与整理

• 科研数据处理与清洗

• 科研数据建模与分析

• 科研实验结果可视化：折线图、柱状图等

模块八：科研编程——AI帮你写代码、查bug

• AI开发工具的使用及编程环境的部署

• 借助AI理解算法与实验代码

• 低门槛实现算法与实验代码自动生成

• 基于AI编程的算法及实验代码错误分析及优化

模块九：成果发表与报告——从审稿回复到学术PPT

• AI辅助科研成果的评审与改进

• AI辅助审稿意见解析及回应

• AI+PPT制作工具介绍

• 人工智能赋能PPT制作实践攻略

模块十：智能体认知——你的“数字科研助理”

• 智能体架构解析：大模型+记忆+工具+规划

• 主流智能体平台优缺点分析与选型

• 智能体在科研领域的典型应用场景

模块十一：DeepSeek本地部署与个人知识库

• 基于DeepSeek的低成本、高自由度AI助手搭建

• 硬件配置要求与模型选择

• 本地化部署路径与实践方法

• RAG原理与本地科研知识库搭建

• 本地知识库与AI大模型的融合应用

模块十二：智能体搭建与AI编程助手实战

• AI Agent应用创建与配置

• 项目实操：基于实际场景的AI Agent构建与发布

• Claude Code与Codex核心能力解析

• AI编程助手赋能智能体开发与快速部署

模块十三：OpenClaw智能体框架部署与案例实战

• OpenClaw框架解析与核心优势

• 三种部署方式全实操（本地/云端/端侧）

• 综合案例实战与应用拓展

谁来学？学完能怎样？

为什么这场研修班不容错过？

政策加码：“十五五”规划纲要明确深化“人工智能+”行动，推动AI与科学研究深度融合。掌握AI赋能科研的能力，已成为科研评价和项目申报的隐性加分项。

实战落地：13大模块覆盖文献、写作、申报、绘图、数据、编程、知识库、智能体等全流程，学完即用。

三期可选：7月北京、8月南京、9月成都，暑期连续开班，时间地点灵活选择。

权威保障：中国科学院人才交流开发中心主办，由中国科学院软件研究所、中国科学院自动化研究所的专家授课，零基础友好。

培训安排及报名方式

本次研修班由中国科学院人才交流开发中心主办。

时间地点（两期可选）：

• 第27期：2026年7月24日—7月26日（23日报到），地点：北京

• 第28期：2026年8月21日—8月23日（10日报到），地点：南京

• 第29期：2026年9月18日—9月20日（17日报到），地点：成都

培训形式：线下现场授课 + 同步线上直播（全程直播回放不限时）

费用：

• 线下参训：3280元/人（含培训、资料、证书，食宿统一安排费用自理）

• 线上直播：5880元/单位（含3个直播码+3张结业证书）

• 线上直播：14800元/单位（含10个直播码）

报名方式如下：扫码填写个人信息→获取报名回执 → 会务组发报到通知。

报名及咨询请扫码

附通知公告：

写在最后

科研的本质，是探索未知、解决问题。AI不会替代你的科学直觉和实验能力，但它可以把你从无尽的代码调试、数据清洗、文献检索中解放出来，让你有更多时间思考真正的科学问题。

7月北京、8月南京、9月成都，三期任选。花3天时间，换一套能用5年的科研技能。

别让“手搓代码”成为你科研路上的绊脚石。