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。