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AI-Python前沿深度学习核心架构与科学计算实战——PINN正反问题求解、Transformer多领域建模、图神经网络时空推理、深度强化学习

  • 2026-09-09 18:16:21
AI-Python前沿深度学习核心架构与科学计算实战——PINN正反问题求解、Transformer多领域建模、图神经网络时空推理、深度强化学习

线上直播

AI-Python前沿深度学习核心架构与科学计算实战——PINN正反问题求解、Transformer多领域建模、图神经网络时空推理、深度强化学习、进化深度学习与扩散模型、自进化Agent数据科学应用高级研修班

直播时间:10月10日-11日、17日-18日

【提供全部资料、代码及长期回放】

前言

   当前,科学研究正经历”数据驱动”与”机理驱动”双轮融合的深刻范式变革。一方面,观测、监测与遥感数据呈指数级增长,传统建模方式难以从中提炼可靠知识;另一方面,数值模拟模型日益复杂,率定成本高企,且模型内部机理难以被纯数据方法替代。高校与科研院所的研究者普遍面临三重挑战:物理方程与深度学习两套话语体系割裂,PINN等融合方法门槛高、落地少;Transformer、图神经网络、强化学习等前沿架构概念繁多,跨领域迁移路径不清晰;模型率定、超参调优与结果解释环节仍依赖经验试错,进化计算等系统化方法论支撑。在此背景下,本课程旨在为一线研究者提供从PyTorch全栈筑基到六类前沿AI技术的完整进阶路径,帮助系统掌握”物理—数据”两位一体的智能建模方法论,实现从”会用模型”到”会设计模型、会诊断模型、会解释模型”的能力跃迁。
   课程以”PyTorch全栈筑基、真实数据驱动、问题导向实战”为三大支柱,构建兼具学术严谨性与工程实用性的培养体系。技术层面,系统讲授物理信息神经网络(PINN)的正反问题求解、Transformer在自然语言处理、时间序列预测与遥感影像解译三大领域的迁移应用、图神经网络的消息传递机制与时空建模、深度强化学习从Q-learning到PPO/SAC的算法谱系与工业智能体构建、进化计算驱动的无梯度优化与神经架构搜索与扩散模型的原理、从零实现及其在自然科学中的应用。实战层面,全部案例基于PyTorch软件栈(含torchvision、torchtext、PyTorch Geometric、Gymnasium、BoTorch/GPyTorch、DEAP、pgmpy/DoWhy等生态)完成,数据一律采用公开真实数据集,保证即学即用、课后可复现。四天沉浸式学习,打通从算法原理到科研落地的最后一公里。

课程大纲

注:请提前自备电脑及安装所需软件。

教学特色

1、理论机制与上机实践相结合,突出方法原理、适用条件与结果解释;
2、提供配套教材、数据、脚本与典型案例,便于课后复现和迁移应用;
3、采用统一案例贯穿数据准备、模式运行、结果验证与综合应用全过程;
4、采取跟学上机、独立练习与全程问题跟踪相结合的方式,强化实操能力;
5、课程结束后通过专属助学群持续交流,并不定期开展线上答疑与经验分享。

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

报名方式

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

2026基于前沿AI-Agent2.0驱动的科研全链路实战营:一站式掌握LLM与Notebooklm应用、数据分析、自动化编程、文献管理到论文写作的核心技能、手把手搭建本地LLM与Agent,体验多模型“圆桌会议”的头脑风暴、基于N8N与OpenClaw、Claude Code构建从文献挖掘到成果产出的自主智能体、解锁Seedance2,轻松将论文转化为高质量的科研科普视频

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