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【本周五开课】最新AI-Python自然科学领域机器学习与深度学习技术

2026-02-06 06:05:06

直播课程

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】

前言

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。

会议福利

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】

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

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

非会员费用：3980元

Ai尚研修会员费用：会员政策参会

课程安排

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

2.性能指标体系：MAE、RMSE、R²与交叉熵

3.经验模态分解（EMD）与 Hilbert 谱

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

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

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

2.自编码器（AE）与变分自编码器（VAE）

3.卷积神经网络（CNN）：LeNet → ResNet

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。

报名方式

吴思：155-3222-8141（微信同步） QQ咨询：1194507342

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第十六期:破“卷”立新-国自然/省级基金项目撰写技巧及AI融合应用培训班

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培训时间：2月4日-7日

点击课程标题了解详细介绍

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培训时间：3月28日-29日、4月4日-5日、11日

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