最新AI-Python自然科学领域机器学习与深度学习技术—正在重塑数据密集型科研的边界,为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等
最新AI-Python自然科学领域机器学习与深度学习技术高级培训班直播时间：2026年1月30日-2月3日
【五天教学、提供全部资料、代码及长期回放】
【高维数据预处理—可解释ML/DL—时空建模—不确定性量化-全程AI+Python场景教学】随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。更进一步，以大模型（Foundation Models） 为代表的新型人工智能范式——包括预训练-微调机制、跨模态表征、上下文学习与生成能力——正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与迁移潜力。本课程面向自然科学领域的研究生与科研工作者，旨在系统构建“机理认知 + 数据驱动 + 智能生成”三位一体的现代科研建模范式。课程不仅涵盖机器学习与深度学习的核心方法（如随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等），还特别强调其在真实科研场景中的严谨应用：从数据预处理、不确定性量化、可解释性分析，到时空建模。同时，课程前瞻性地探讨大模型如何与领域知识结合——例如通过微调通用视觉或时序大模型提升小样本预测能力，或利用生成模型（如GAN、扩散模型）进行高质量数据增强与情景模拟。本课程的独特优势在于：以科学问题为牵引，融合经典统计思想、现代AI算法与前沿大模型理念；注重模型的可解释性、物理一致性与不确定性表达；并通过大量环境、气象、水文等典型案例，打通从算法理解到科研落地的全链条。无论您是希望夯实建模基础，还是探索AI for Science的创新路径，本课程都将为您提供兼具深度、广度与前瞻性的学习平台。2.超级福利：赠送 1 个月 ChatGPT4o/4.5/o1 会员账号【此账号同时可以使用 DeepSeek、Claude、Grok 等模型，无需科学上网】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）
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；
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
参加培训的学员可以获得《人工智能技术应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用
1.数据尺度分类：名义数据、有序数据、定距数据、比率数据2.多维数据结构：时间序列、纵向数据、空间场数据、面板数据以及内生/外生变量辨析4.异常值处理：基于统计的异常值处理，基于模型的异常值处理5.特征工程以及高级特征构造：熵、Hurst指数、滑动统计量4.Hilbert-Huang 变换（HHT）处理非平稳信号2.广义线性模型（GLM）：泊松、负二项、Gamma、零膨胀5.正则化：如果观测值太少怎么办?Lasso、Ridge、Elastic Net、LARS2.梯度提升树：XGBoost、LightGBM、CatBoost1.全局解释：变量重要性、部分依赖图（PDP）、SHAP2.局部解释：高级SHAP（Tree/Kernel/Conditional）、LIME3.卷积神经网络（CNN）：LeNet → ResNet1.RNN / LSTM / GRU：记忆机制对比3.Transformer 与 Swin Transformer3.ConvLSTM、PredRNN 等时空预测架构4.Transformer 在时空序列中的应用（如 TimeSformer）1月21日-22日 | AI+高校教师”教、赛、研全场景实践能力跃迁工作坊 |
| 破“卷”立新——国自然与省级基金项目高效撰写及AI协同实战培训班 |
2月7日-9日 | AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表"培训班 |
| AI+学术双驱五天高强度论文写作特训营工具实操+完整初稿 |
2月4日-7日 | 基于LPJ模型的植被NPP模拟、驱动力分析及其气候变化响应预测 |
| AquaAI水系统遥感智能监测技术暨60个案例覆盖多源数据处理、水体动态监测、水质AI反演与预警系统开发实践培训班 |
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| 基于统计方法与机器学习技术在气候降尺度中的实践应用 |
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1月23日-25日 | 最新"科研创新与智能化转型“暨AI 智能体（Agent）开发、大语言模型（LLM）本地化部署与RAG/微调优化技术高级培训班 |
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