课程简介

本课程专为科研工作者、高校学生及对人工智能驱动科研感兴趣的开发者设计，系统讲解如何利用Python语言及其强大的AI生态工具，高效开展前沿科研项目。课程不仅涵盖Python基础与科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib），更深入整合人工智能核心技术，包括机器学习（Scikit-learn）、深度学习（TensorFlow、PyTorch）以及大模型应用（如LangChain、LlamaIndex），帮助学员将AI能力无缝融入实验设计、数据分析、论文写作与成果可视化等科研全流程。

为什么选择这门课程？

随着AI技术在科研领域的快速渗透，Nature、Science等顶级期刊近年来大量刊载基于AI方法的研究成果。据2024年《AI in Scientific Research》报告，超过65%的科研机构已将Python作为首选编程语言，用于处理高维数据、自动化实验流程和构建预测模型。本课程紧跟这一趋势，结合真实科研案例（如蛋白质结构预测、气候建模、文献智能综述等），手把手教学员从零构建可复现、可发表的AI科研项目。

你将学到什么？

? 掌握Python在科研中的核心工具链：Jupyter Notebook、SciPy、SymPy、Statsmodels等
? 运用机器学习算法解决分类、回归、聚类等典型科研问题
? 利用深度学习处理图像、文本、时序等多模态科研数据
? 接入开源大模型（如ChatGLM、Qwen）实现智能文献检索、假设生成与论文辅助写作
? 学习科研代码规范、版本控制（Git）与可重复性最佳实践
? 完成一个完整的端到端科研项目，并产出可用于学术展示或投稿的成果

适合人群

? 理工科研究生、博士生及青年科研人员
? 希望将AI技术引入课题组工作的高校教师
? 对交叉学科研究（如生物信息学、计算社会科学、材料信息学）感兴趣的开发者
? 有Python基础但缺乏科研应用场景实战经验的学习者

加入本课程，你将不再只是“会写代码”，而是真正成为“用AI驱动科学发现”的新一代科研力量。