课程背景/简介：
- 随着人工智能科技的发展和应用，大语言模型（如，GPT4、Sora、Kimi等）在自然语言处理、内容创作及机器翻译等多领域展现出巨大的应用潜力。值得注意的是，这些模型的强大能力已经逐渐渗透到科研领域，涉及文献综述、研究选题、数据分析和论文撰写等关键流程。通过本课程的学习，让学员能够掌握ChatGPT的基本操作及功能使用，并配合常用的科研软件（如文献管理、统计分析、数据可视化等）开展研究。
时间地点：2024年10月26日-27日 线上
课程背景/简介：
本次辅导班邀请长年工作在科研教学一线，具有丰富实战经验的两位导师作为主讲，该两位主讲人主持过多项国家自然科学基金及其他省部级科研项目，担任多类基金评审专家。结合大量成功与失败的案例，传授实战技能，着重介绍国家自然基金标书撰写及提高中标率的方法。
时间：2024年11月9-10日 线上
课程背景/简介：
1. 多组学分析常用数据库； 2. 多组学分析常用软件和工具； 3. 教授对应的图片制作方法（包含但不限于聚类热图、火山图、富集分析图、Venn图、pathwaymap） 4. 结合人工AI ChatGPT，提升您的科研效率。
时间地点：2024年9月28-29日 线上
课程背景/简介：
主要知识点：
1，两样本孟德尔随机化；2.TSMR，中介MR，多变量MR；3.组学孟德尔、
药靶孟德尔；4.湿实验结合孟德尔
目标与预期：
1、熟练掌握两样本、中介、多变量MR的理论和操作；
2、掌握MR联合生信分析等多学科交叉方法；
3、运用所学的理论和操作完成属于自己的SCI；
时间： 2024年10月19-20日 线上
课程背景/简介：
- 掌握ChatGPT的基本原理和技术应用； - 利用ChatGPT在科研文献分析、实验设计、课题申报等方面大力提高工作效率； - 提高学术写作效率，产出更为清晰深入的研究观点； - 灵活运用 Chat GPT 在职场中，为团队创造更大价值。
时间地点：2024年9月21-22日 线上
课程背景/简介：
本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、条件随机场、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能领域当前的热点。通过3天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入机器学习和深度学习的知识殿堂。
时间： 2024年10月5日-7日 线上
课程背景/简介：
本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操”相结合的方式，深入浅出讲解ChatGPT4.0的最新功能和应用，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。旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在日常科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法和热门深度学习方法的基本原理及实现方法。
时间地点：2024.6.8-2024.6.10 线上
课程背景/简介：
本课程包含人工智能在医疗领域的应用概述、Python医学图像处理基础、深度学习与医学影像分析、影像智能诊断项目实战等内容。训将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践医疗人工智能临床科研应用方法。
时间： 2024年5月25日-26日 线上
课程背景/简介：
本课程以科研和工程应用实例为主线，结合典型问题，从零到进阶式的系统研讨MATLAB应用技巧，帮助参会人员顺利掌握MATLAB，利用MATLAB平台进行科研或工程技术研发工作。MATLAB的基本操作和各种编程技巧；通过实例讲解科学计算及其可视化；如何用MATLAB进行大数据的管理和挖掘；实例讨论MATLAB优化建模与求解；常用的机器学习（如深度学习）算法及其应用、图像处理方法。
时间地点：2024年5月1日-3日 线上
课程背景/简介：
R语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它具有丰富的数据类型、灵活多样的作图功能，以及数量众多的算法功能包，提供了有弹性的、互动的环境来分析和处理数据。通过本次学习，能处理好自己的数据，绘制出精美的图形表达，对您在从事科学研究、大数据统计分析，数据可视化，SCI论文写作及今后就业等方面都有重大突破与帮助。
时间： 2024年4月13日-14日 线上
课程背景/简介：
随着人工智能科学技术的发展和应用，大语言模型（如，ChatGPT、Claude、NotionAI等）在自然语言处理、数据分析、内容创作及图像生成、机器翻译等多领域展现出巨大的应用潜力已经逐渐渗透到科研领域，涉及文献综述、假设生成、讨论和论文撰写等关键流程。本课程不仅涵盖了基础知识和操作，在第一届的基础上还加入了更多实战内容，学员将有机会学习到Python编程、机器学习技术、数据驱动和理论驱动结合的研究范式等关键要点。
时间地点：2024年4月13日-14日 线上
课程背景/简介：
采用深入浅出的方法讲解理论知识，并结合实例配以大量代码练习，重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧；把握深度学习的技术发展趋势，可以熟练掌握深度学习的核心技术、主要模型、实践技巧、并配以大量代码练习；掌握深度学习平台PyTorch训练网络搭建与配置、掌握数据价值的深度挖掘；挑战图像分类、语义分割、图像生成等实战项目。
时间： 2024年4月19日-21日 线上
课程背景/简介：
自然语言处理(简称 NLP)是计算机科学和人工智能研究的一个重?较颍芯考扑慊屠斫夂驮擞萌死嘤镅越薪换サ奈侍猓羌镅匝А⒒餮啊⑼臣蒲А⒋笫萦谝惶宓淖酆涎Э啤１究纬讨饕樯芰薔LP中的常用知识点，还重点介绍了NLP中最近两年来基于大规模语料预训练的词嵌入模型及应用。同时本课程偏重于实战，不仅系统地介绍了 NLP的知识点，还讲解如何实际应用和开发，每章节都有相应的实战代码。
时间地点：2024年3月29日-31日 线上
课程背景/简介：
本课程包含基于python的数据分析、深度学习、知识图谱和的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能领域当前的热点。通过6天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入机器学习、深度学习和知识图谱的知识殿堂。
时间： 2024年4月6日-21日 线上
