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培训导读
热烈欢迎各企事业单位、高校及科研机构加入我们的培训分享盛会！本期公众号文章，我们特别为您策划了五场不同的培训课程，汇聚了最尖端的学术资源和技能提升机会。无论您是投身科研的专业人士、深耕学术的学者，还是对技术充满热情的爱好者，这里总有一门课程能满足您的需求。现在，就让我们一同探索这些令人期待的课程详情吧！
课程一：数据分析、机器学习与深度学习实践应用高级培训班
课程二：科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班
课程三：赋能高效办公与科研应用及机器学习高级培训班
课程四：全国人工智能机器学习、深度学习与科研项目实战培训班
课程五：封闭式：SCI学术论文写作、论文精准选题、创新点挖掘培训班
课程一：
是由美国公司推出的一款应用于科学计算和工程仿真的交互式编程软件，它有包罗万象的工具箱和草稿纸式的编程语言，将符号计算、数值分析、矩阵计算、科学数据可视化、数据处理与机器学习、图像处理、信号处理、计算金融学、计算生物学以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。伴随着人工智能第三次浪潮的兴起与发展，以卷积神经网络为代表的深度学习算法在各行各业都取得了广泛、成功的应用。因此，中科软研（北京）科学技术中心（）特邀请该领域专家共同举办“数据分析、机器学习与深度学习实践应用”培训班，旨在帮助学员掌握软件基础及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、生成式对抗网络、YOLO目标检测、U-Net图像分割、自编码器等）的基本原理及编程实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解深度学习工具箱的新特性，以及经典人工智能方法在实际应用时需要掌握的经验及技巧。具体事宜如下：
一
组织机构
承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司
二
培训时间及方式
时间：2025年4月25日-04月27日（共3天）
线下地点：北 京
线上平台：腾讯会议（具体会议号另行通知）
注：现场及线上直播同步进行，可根据自己情况选择报名，可线上参会。
名额有限，请尽快与我们联系预留名额！
三
培训特色及目标
通过课程理解并掌握软件编程语法，工具箱的使用，并通过实例讲解科学计算及其可视化；并学会使用常见的分析工具分析数据，为科学研究提供更可靠的数据分析能力；掌握人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、生成式对抗网络、YOLO目标检测、U-Net图像分割、自编码器等）的基本原理及编程实现方法；能够使用软件解决一些实际的应用项目和科研问题。此次课程限定40人，报名敬请从速。前20人报名可获得往届的培训视频及资料，后期相同课程可以终身免费复训。
四
培训专家
中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家。主要从事机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、系统建模与仿真研究工作，具有丰富的科研经验，熟练掌握如、、深度学习、、、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等信息增益，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基金项目，主编《智能算法30个案例分析》、《神经网络43个案例分析》等相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。
五
培训内容
课程章节
主要内容
第一章
基础编程串讲
1、 基础操作：包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文
件、基本绘图等
2、文件导入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式
3、 编程习惯、编程风格与调试技巧
4、向量化编程与内存优化
5、 数字图像处理入门（图像的常见格式及读写、图像类型的转换、数字图像的基本运算、数字图像的几何变换、图像去噪与图像复原、图像边缘检测与图像分割）
6、案例讲解：基于手机摄像头的心率计算
7、实操练习
第二章
2023a新特性简介
1、实时脚本（Live ）与交互控件（）功能介绍与演示
2、批量大数据导入及类函数功能介绍与演示
3、数据清洗（Data ）功能介绍与演示
4、实验管理器（ ）功能介绍与演示
5、 Deep 概览
6、 Deep Model Hub简介
7、深度网络设计器（Deep ）功能介绍与演示
8、与、等深度学习框架协同工作功能介绍与演示
第三章
BP 神经网络
1、人工智能基本概念辨析（回归拟合问题与分类识别问题；有监督（导
师）学习与无监督（无导师）学习；训练集、验证集与测试集；过拟合
与欠拟合）2、BP 神经网络的工作原理
3、数据预处理（归一化、异常值剔除、数据扩增技术等）
4、交叉验证与模型参数优化
5、模型评价与指标的选择（回归拟合问题 vs. 分类识别问题）
6、案例讲解：
（1）手写数字识别
（2）人脸朝向识别
（3）回归拟合预测
7、实操练习
第四章
支持向量机、决策树与
随机森林
1、支持向量机的基本原理（支持向量的本质、核函数的意义）
2、决策树的基本原理（信息熵和信息增益；ID3和 C4.5的区别）
3、随机森林的基本原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？）
4、知识扩展：支持向量机、决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？怎样解读随机森林的结果？
5、案例讲解：
（1）鸢尾花 Iris 分类识别（SVM、决策树）
（2）基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型
6、实操练习
第五章
变量降维与特征选择
1、变量降维( )与特征选择( )
在概念上的区别与联系
2、主成分分析（PCA）的基本原理
3、偏最小二乘法（PLS）的基本原理
4、PCA 与 PLS 的代码实现
5、PCA 的启发：训练集与测试集划分合理性的判断
6、经典特征选择方法
（1）前向选择法与后向选择法
（2）无信息变量消除法
（3）基于二进制遗传算法的特征选择
第六章
卷积神经网络
1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越
好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN 的典型拓扑结构是怎
样的？CNN 的权值共享机制是什么？CNN 提取的特征是怎样的？）
3、LeNet、、Vgg-16/19、、 等经典深度神经
网络的区别与联系
4、预训练模型（、Vgg-16/19、、 等）的下载
与安装
5、案例讲解：
（1）CNN 预训练模型实现物体识别
（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征
（3）自定义卷积神经网络拓扑结构
（4）1D CNN 模型解决回归拟合预测问题
6、实操练习
第七章
网络优化与调参技巧
1、网络拓扑结构优化
2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、 Adam 等）
3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参 数优化、网络正则化等）
4、案例讲解：卷积神经网络模型优化
5、实操练习
第八章
迁移学习算法
1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学
习？迁移学习的基本思想是什么？）
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
4、实操练习
第九章
生成式对抗网络（GAN）
1、生成式对抗网络 GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网
络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN 给我们带来的启示）
2、GAN 的基本原理及 GAN 进化史
3、案例讲解：GAN 的 代码实现（向日葵花图像的自动生成）
4、实操练习
第十章
循环神经网络与长短时
记忆神经网络
1、循环神经网络（RNN）的基本原理
2、长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理
3、RNN 与 LSTM 的区别与联系
4、案例讲解：
（1）时间序列预测
（2）序列-序列分类
5. 实操练习
第十一章
基于深度学习的视频分
类案例实战
1、基于深度学习的视频分类基本原理
2、读取视频流文件并抽取图像帧
3、利用预训练 CNN 模型提取指定层的特征图
4、自定义构建 LSTM 神经网络模型
5、案例讲解： 数据集视频分类
6、实操练习
第十二章
目标检测YOLO 模型
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO 模型的工作原理
3、从 YOLO v1 到 v5 的进化之路
4、案例讲解：
(1) 使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测
(2)训练自己的数据集：新冠疫情佩戴口罩识别
5、实操练习
第十三章
U-Net模型
1、语义分割（ ）简介
2、U-Net 模型的基本原理
3、案例讲解：基于U-Net 的多光谱图像语义分割
4、实操练习
第十四章
自编码器
1、自编码器的组成及基本工作原理
2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷
积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理
3、案例讲解：基于自编码器的图像分类
4、实操练习
第十五章
讨论与答疑
1、如何查阅文献资料？（你会使用 、Sci-Hub、
吗？应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？）
2、如何提炼与挖掘创新点？（如果在算法层面上难以做出原创性的工作，
如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点？）
3、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等）
4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑
六
颁发证书
A类：可获得中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的电子结业证书；
B类：可获得教育部主管下属机构颁发的高级《软件应用工程师》专业技术人才职业技能证书，纳入委员会数据库，全国通用可查；
C类：可获得工信部下属机构颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。
七
报名方式
如需具体的红头文件培训通知，请联系我们获取，可开发票，方便报销。
培训联系人：蔡老师（）
微信二维码：
课程二：
专门为科研人员设计的大模型AI课程，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如中国自主研发的模型以及国外最先进的大语言模型GPT4.5、Grok-3、.7、.0及其他前沿技术，使学员能够在科研和学术写作中取得显著成效。课程内容丰富，涵盖从文献自动检索到论文内容的自动生成，以及专业的论文润色技巧，极大提升了写作的速度和质量。此外，课程深入讲解了如何利用AI工具进行复杂数据的分析处理，从而帮助科研人员在数据洪流中快速定位关键信息，发掘数据背后的科学问题和解决方案，加速科研创新过程。我们还将探讨如何有效地与AI系统交流，以获取最准确的科研指导和支持，这在处理复杂或跨学科的科研问题时显得尤为重要。我们将深入探讨模型的架构、优势以及在科研中的实际应用，帮助学员掌握如何利用这一先进工具提升科研效率，我们的课程还包含了GPT最新的技术信息增益，我们将介绍的o系列模型，具备增强的推理能力和慢思考特性，能够有效支持科研人员处理复杂科学问题和技术挑战。此外，我们还将讲解功能，这是一种为协作写作和编程设计的界面，帮助用户追踪和理解代码变化，提升调试和修改的透明度。通过，学员可以学习自动生成代码、进行错误检测及修复，从而提高数据处理和论文撰写的效率。通过实际操作演练，课程不仅帮助学员掌握具体技能，还将提供策略和技巧，使学员能够更好地应用这些工具解决实际问题。无论是在撰写科研论文，还是在进行科学研究与数据分析时，本课程都旨在让科研人员能够更加自如地运用AI技术，提高科研效率，加强论文的竞争力和影响力。中科软研（北京）科学技术中心（）举办“与科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班”现通知如下：
一、培训时间及方式
第三十届：
2025年04月11日—04月13日
广州站+线上直播（腾讯会议）
第三十一届：
2025年04月25日—04月27日
北京站+线上直播（腾讯会议）
第三十二届：
2025年05月09日—05月11日
上海站+线上直播（腾讯会议）
第三十三届：
2025年05月23日—05月25日
西安站+线上直播（腾讯会议）
注：每届课程内容一样，根据自己情况选择报名其中一届即可，现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可以线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。
二、培训特色及收获
特色：1.【福利】赠送每人1个GPT4o、4.0、o1 Plus会员账号，没有使用次数限制，不需要翻墙，支持使用满血版 R1。2.倡导“安全，绿色”上网，全程采用国内直连的官网平台，网站界面，使用方式，所有功能与国外官网完全一致。讲解不需要付费，不需要充值的GPT-4账号，可使用GPT-4o、 Opos, 等主流大模型，以及GPT-4的学术相关插件；3.赠送一个可以终身免费使用普通账号（需要魔法）；4.针对实际SCI论文进行解读分析，详细讲解如何结合AI模型进行SCI论文写作；5.课课程内容的90%以上为实际案例操作，深度剖析AI在科研学术中的最佳应用；6.本培训提供永久答疑服务。课后实践学习的过程中遇到问题，可以随时找老师进行交流；7.参加本次培训后，后期相同的培训本人可终身免费参加；8.前30位报名赠送往届培训视频及资料；9.培训结束后提供完整的培训视频回放（仅限报名学员开放）
收获：1.了解AI的底层算法和原理，最新动态及产业发展，全面、深度的了解与人工智能生成内容(AIGC)核心技术要素、产业现状、发展趋势与机遇；2.提升论文写作效率：学习如何利用AI自动化文献搜索和论文写作，大幅提升写作速度及质量，修改科研论文及工作报告，提供写作能力及优化工作，提升您的写作能力及提出优化方案；3.增强数据分析技能：通过AI进行高级数据分析，使科研人员能更深入分析数据，加速科研发现。4.优化科研问题解决：掌握与AI交流，有效获取科研信息和解决方案，提高问题解决效率。5.提高论文创新性和影响力：使用AI增加论文的创新点和理论深度，提升学术影响力。6.提高各种AI绘图工具的使用：掌握生成各种类型的科研绘图。学会使用各种新的AI工具，提高工作效率。
三、往届回顾
点击下方图片可放大观看（部分）
四、培训专家
中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家，人工智能领域一线实战专家，10年人工智能项目开发经验，8年人工智能行业培训经验。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，拥有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾给学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为中国移动、中国电信、中国银行、华夏银行、太平洋保险、国家电网、中海油、格力电器等包括世界五百强在内的多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%
五、培训内容（点击下图查看更加清楚）
六、颁发证书
培训收费有三类，请您按自身需要灵活选择。
A类：可获得中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的电子结业证书。
B类：可获得教育部主管下属机构颁发的高级《软件应用工程师》专业技术人才职业技能证书，纳入委员会数据库，全国通用可查。
C类：可获得（国家一级协会）颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。
D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级）颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。（含一年账号会员费用）
本次培训由中科软研（北京）科学技术有限公司及北京富卓佰扬科技有限公司收取费用并开具发票，可事先开发票，后公对公转账；可开培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费、测试费等等，本次线下培训差旅费，食宿费自理。（各类具体证书与费用可扫下方二维码了解咨询）
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