python机器学习与深度学习(从数据预处理、不确定性量化、可解释性分析,到时空建模)
- 2026-01-29 18:05:06
python机器学习与深度学习(从数据预处理、不确定性量化、可解释性分析,到时空建模)免费数据资源 | 免费教程 ▏会员免费 ▏周年特惠▎农业生态 ▎双碳系列▎大气科学▎水文水利▎地信遥感 ▎人工智能 ▎地质与地下水 ▎论文撰写 最新AI-Python自然科学领域机器学习与深度学习技术高级研修班 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。 1.提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。 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】 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 
非会员费用：3980元 Ai尚研修会员费用：会员政策参会 
专题一、科研数据类型与预处理 夯实建模起点：理解模型本质，规范预处理流程 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 3.缺失值处理：基于统计的插补，多重插补 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 案例分析与实践（一） 专题二、模型评估、验证与不确定性量化 科研可信度的基石：不止于准确率 1.交叉验证与K折检验 2.性能指标体系：MAE、RMSE、R²与交叉熵 3.不确定性来源：数据、参数、结构、情景 4. 模型诊断：残差分析、AUC 4.贝叶斯统计学：置信区间与可信区间 案例分析与实践（二） 专题三、高维与复杂结构数据降维 从高维噪声中提取主导模态 1.主成分分析（PCA） 2.奇异值分解（SVD）与低秩逼近 3.经验模态分解（EMD）与 Hilbert 谱 4.季节分解（STL） 5.非负矩阵分解（NMF）用于源解析 6.独立成分分析（ICA）与核 ICA 7.正交经验分解（EOF） 案例分析与实践（三） 专题四、时频分析与谱方法 揭示周期、突变与多变量协同机制 1.傅里叶变换与功率谱密度 2.小波变换与局部时频表征 3.互谱、相干性与相位同步 4.Hilbert-Huang 变换（HHT）处理非平稳信号 5.多元小波相干分析 案例分析与实践（四） 专题五、高级回归建模：超越线性假设 超越线性假设，适配多样响应类型 1.线性回归与指数族 2.广义线性模型（GLM）：泊松、负二项、Gamma、零膨胀 3.分位数回归：刻画条件分布全貌 4.非参数回归：核平滑、局部多项式 5.正则化：如果观测值太少怎么办?Lasso、Ridge、Elastic Net、LARS 案例分析与实践（五） 专题六、机器学习核心算法 高精度预测与非线性预测工具箱 1.决策树与随机森林 2.梯度提升树：XGBoost、LightGBM、CatBoost 3.支持向量机（SVM）与核函数选择 4.堆叠集成（Stacking）与超参数调优 案例分析与实践（六） 专题七、可解释人工智能（XAI） 让模型“说出理由”：支持科学归因与机制推断 1.全局解释：变量重要性、部分依赖图（PDP）、SHAP 2.局部解释：高级SHAP（Tree/Kernel/Conditional）、LIME 3.交互效应量化：H 统计量、SHAP 交互值 4.对抗可解释性陷阱：相关≠因果、特征泄露警示 案例分析与实践（七） 专题八、深度学习：感知与表征 处理图像与光谱 1.多层感知机（MLP）与激活函数选择 2.自编码器（AE）与变分自编码器（VAE） 3.卷积神经网络（CNN）：LeNet → ResNet 4.U-Net 架构：语义分割与边界保持 案例分析与实践（八） 专题九、深度学习进阶：序列、生成与注意力 建模动态演化、生成模拟与长程依赖 1.RNN / LSTM / GRU：记忆机制对比 2.Attention 机制原理 3.Transformer 与 Swin Transformer 4.生成对抗网络（GAN）用于数据增强与反演 5.扩散模型讲解 案例分析与实践（九） 专题十、时空数据建模技术 专门应对自然系统的核心挑战：时空依赖与耦合 1.克里金插值 2.时空分解：STL 扩展、动态 EOF 3.ConvLSTM、PredRNN 等时空预测架构 4.Transformer 在时空序列中的应用（如 TimeSformer） 案例分析与实践（十） 注：请提前自备电脑及安装所需软件。 详细报名流程，请联系课程负责人 李莎：15833332534（微电） QQ咨询：422573623 
直播课程
【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】
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】
前言
会议福利
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；
教学特色
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；
证书及学时
发票开具
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
培训费用
课程安排
报名方式
最新AI驱动科研全链路实战营：贯通LLM应用→数据分析→自动化编程→文献及知识管理→科研写作与绘图→构建本地LLM、Agent→多模型圆桌会议→N8N自动化工作流深度应用培训班 |
高水平学术论文写作的“破局”之道暨AI人机协同从前沿选题挖掘、智能写作工程、顶刊图表可视化、到精准选刊投稿与审稿博弈策略的一站式实践高级培训班 |
“光能智测”太阳能预测技术高级研修班——融合WRF-Solar与多源数据的短-中长期预报实战 |
END
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