我给大家推荐报名由中小企业合作发展促进中心联合中科软研组织的一系列高质量培训课程，需要的粉丝可以来抄作业了~之前也分享过中科软研的科研培训，亲身体会过确实不错才给大家推荐，内容涵盖多个科研实操关键环节，系统性强，讲解细致，该课程自推出以来，受到了众多学员的好评，具有较高的实用性和收藏价值，全是干货，课后提供免费答疑，并且报名一次，以后相同的课程本人可以免费参加，强烈推荐大学报名学习一下！
📚 培训推荐 📚
课程一：全国人工智能Python数据分析、机器学习与深度学习及科研项目实战培训班
课程二：ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型赋能高效办公与科研教学、论文写作、课题申报与Python数据分析机器学习与深度学习高级培训班
课程三：国家自然科学基金项目申报与标书撰写高级培训班
课程四：GIS数据分析、制图与人工智能应用案例实操培训班
各企事业单位、高等院校及科研院所：
本课程旨在通过全面、系统的学习，使学员掌握Python在科研领域中的应用，特别是如何利用人工智能技术推动科研进展。课程内容涵盖了从基础的Python编程到高级的机器学习和深度学习算法，逐步引导学员掌握科研数据分析、模型设计与训练、以及科研绘图等关键技能。同时，课程特别强调人工智能在科研写作、和数据处理中的实际应用，帮助学员高效完成科研任务。课程通过详细的理论讲解和丰富的课堂动手练习，让学员深入理解和掌握各类人工智能算法的原理与应用方法。课程内容包括Numpy和Matplotlib等科学计算和绘图工具的学习，机器学习算法的应用与优化，以及深度学习算法在图像识别和目标检测中的实际应用。特别设置的案例分析环节，通过介绍各种跟科研相关的实际项目，帮助学员将所学知识应用到具体的科研项目中。此外，课程还介绍了最新的人工智能技术，如YOLOv10目标检测与分割算法和大语言模型在科研中的应用，全面提升学员的科研能力和创新水平。通过本课程的学习，学员不仅能够独立完成SCI论文中的各类数据分析和模型构建任务，还能够在科研过程中有效应用人工智能技术，提高科研效率和成果质量。具体事宜如下：
主办单位：中小企业合作发展促进中心、中科软研（北京）科学技术中心
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、培文兴农（北京）科技有限公司
1、从最基础入门的操作和概念开始学习逐步提升，有无基础均可报名；
2、针对实际SCI论文和实际人工智能应用项目进行解读分析，详细Python人工智能算法如何应用于SCI论文写作和实际项目应用；
3、课程内容包含大量实际案例操作，深度剖析Python人工智能算法在科研学术和项目应用中的最佳应用；
4、每天都会有专门的课堂实操练习，确保学员掌握实际操作细节；
5、建立课程群，提供永久答疑服务。课程结束后提供完整课程视频回放；6、参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相同的现场及直播课程，不限次数，学会为止；
7、参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相同的现场及直播课程，不限次数，学会为止；
1、掌握Python编程基础：通过系统的学习和实践，掌握Python的基本语法、数据结构、控制流、函数和模块等编程技能，为后续的人工智能应用打下坚实基础；2、熟悉科研数据分析工具：学会使用Numpy进行科学计算，掌握Matplotlib的绘图技巧，能够对科研数据进行有效的分析和可视化，为科研项目提供数据支持；3、了解人工智能算法：深入理解机器学习和深度学习的核心概念和常用算法，如线性回归、KNN、SVM、CNN、LSTM等，并能在科研项目中应用这些算法进行数据建模和预测分析；4、应用人工智能解决科研问题：通过实际案例学习，掌握数据预处理、特征工程、模型构建与优化等全过程，提升解决实际科研问题的能力；5、掌握最新人工智能技术：学习并应用YOLOv10等最新目标检测与分割算法，提高科研工作的效率和成果质量；6、SCI论文写作与优化技能：通过详细解读经典SCI论文，掌握科学研究的规范和写作技巧，学会如何利用人工智能技术进行数据分析、模型训练和结果展示，提升科研论文的写作水平和发表成功率。2025年09月12日—09月14日 北京现场+线上直播（培训三天）
注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。
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，12年人工智能项目开发经验，10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%；
A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；
B类：可获得中小企业合作发展促进中心颁发的《人工智能训练师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。
C类：可获得国家一级学会颁发的高级《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。
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。
如需具体的培训通知，请联系我们获取。
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课程二：
近年来，人工智能技术不断突破，大语言模型已经成为推动科研与办公革新的重要引擎。尤其是ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型的震撼问世，迅速引发了业界和学术界的关注狂潮，其卓越的自我进化能力和智能化应用为传统模式注入了全新活力，成为当前科技焦点所在。为帮助科研人员和工程技术爱好者紧跟这股技术浪潮，中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）特举办“ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型赋能高效办公、科研论文写作、课题申报与Python数据分析及机器学习高级培训班”。本课程将全面剖析ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型平台的核心技术与最新进展，不仅展示了大模型自我进化的惊人潜力，也为各领域的创新实践提供了全新的思路和方法。课程内容涵盖提示词撰写与优化、科研课题申报、论文写作辅助、数据检索、Python编程及机器学习与深度学习建模等多个关键方向，通过理论讲解、案例实操与互动讨论等多样化教学方式，帮助学员在实际应用中快速掌握并灵活运用这一前沿技术。加入我们，共同探索由ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型引领的智能革命，见证大语言模型如何为科研与办公带来前所未有的变革与机遇！现通知如下：1.【福利】 赠送每人1个ChatGPT Plus会员账号，没有使用次数限制，不需要翻墙，支持使用DeepSeek R1（具体时间可参考收费标准）2.本课程提供永久答疑服务。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；限制报名40人，前20人报名，可以获得往期的视频和资料，参加本次培训后，后期的相同培训本人均可免费参加，不限次数；3、强化实战导向：培训设置了丰富的实践环节，通过对大量实际项目案例的深度剖析，并安排实操演练，引导学员在实践过程中积累经验，快速提升专业能力，有效避免理论与实践脱节的问题。4、线上线下同步：线下学员享受沉浸式学习与现场互动；线上学员通过专业直播平台参与，实时提问、同步操作、回放巩固，学习效果不打折！5、实时互动答疑：预留充足时间进行课堂答疑与讨论，并建立课后交流群，持续解惑。6、邀请专家指导：本次培训邀请了行业资深专家。他们不仅具备深厚的专业知识，还拥有丰富的实践经验，将为学员带来前沿的行业见解与宝贵的实战经验。7.熟练掌握DeepSeek的各种使用方法，并且可以立即用于平时的工作和生活中；
8.能够使用DeepSeek完成撰写及修改论文及工作报告，可以辅助写作论文或写工作报告，提升您的写作能力及提出优化方案；9.能够利用DeepSeek完成课题申报、论文选题及实验方案设计、数据处理；10.帮助学员掌握DeepSeek在Python、人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等）和热门深度学习方法。2025年09月19日—09月21日 上海站+线上直播（培训三天）注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加。
课程安排 | 学习内容 |
第一章 2025大语言模型最新进展ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型入门 | 1、2025 大语言模型最新进展介绍 2、国内外大语言模型（ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity AI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI、DeepSeek等）对比分析 3、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型技术原理解析 4、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型：大模型的自我进化 5、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型使用初体验（注册、App下载与安装、主要功能等） 6、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型的本地化部署、使用及本地知识库的搭建 7、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型服务器繁忙解决办法 8、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型+ Word + Excel + PowerPoint：让你的工作更高效 9、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型思考过程解析：ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型是如何思考的？与传统大语言模型有什么不同？（由“提问-回答”二阶互动进化为“提问-拆解-回答”三阶互动）、ChatGPT-5
、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型5是如何拆解问题的？（MECE原则：第一性字面拆解 + 关联问题穷举；揣摩用户的真实意图ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型分析问题执行的13个任务是什么？） |
第二章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型提示词撰写与优化技巧 | 1、大语言模型提示词撰写的基本原则（为ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等） 2、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型及传统大语言模型在提示词撰写上的变与不变 3、常用的ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型提示词模板 4、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型提示词优化技巧 5、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型提示词的保存与管理 6.ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型提示词逆向工程 7、案例演示与实操练习 |
第三章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型助力高效办公及教学改革 | 1、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型创建精美的思维导图 2
、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型生成流程图、甘特图 3、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型制作PPT 4、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型自动创建视频 5、将ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型对话记录中的数学公式完美复制到Word文档 5、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型辅助教师高效备课（为不同专业学生生成不同的教学内容、围绕知识点生成不同难度的题目检测学生的学习效果等） 7、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型辅助学生高效学习（生成个性化学习计划） 8、案例演示与实操练习 |
第四章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型助力课题申报、论文选题及实验方案设计 | 1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等） 2、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型分析指定领域的热门研究方向 3、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容 4、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro
、Claude等大语言模型总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议 5、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型评估指定改进思路新颖性与已发表的类似工作 6、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型细化改进思路，凝练论文的选题与创新点 7、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型给出具体的算法步骤及Python示例代码框架 8、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型设计完整的实验方案与数据分析流程 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型给出论文Discussion部分的切入点和思路 10、案例演示与实操练习 |
第五章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型助力信息检索、文献泛读与精读、论文写作与投稿、专利交底书的撰写 | 1、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现文献检索 2、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等） 3、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型解读论文中的系统框图工作原理 4、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型解读论文中的数学公式含义 5、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型解读论文中图表中数据的意义及结论
6、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型完成学术论文的选题设计与优化 7、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文、Cover Letter、Highlights等 8、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型完成论文翻译 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现论文语法校正 10、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型完成段落结构及句子逻辑润色 11、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型完成论文降重与AI率降低 12、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型完成论文参考文献格式的自动转换 13、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型辅助审稿人完成论文评审意见的撰写 14、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型辅助投稿人完成论文评审意见的回复 15、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型完成发明专利交底书的撰写 16、案例演示与实操练习 |
第六章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型助力Python编程入门、科学计算、数据可视化与数据预处理 |
1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比） 2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释） 3、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue） 4、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用） 5、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制） 6、Seaborn、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等） 7、科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用） 8、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等） 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析） 10、常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征） 11、融合ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型与Python的数据预处理代码自动生成 12、利用
ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型绘制数据统计分析图表 13、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现代码逐行讲解 14、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现代码Bug调试与自动修改15、案例演示与实操练习 |
第七章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型助力机器学习建模及应用 | 1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？） 2、BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化） 3、BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？） 4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等） 5、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现BP神经网络模型的代码自动生成 6、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？） 7、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现SVM模型的代码自动生成 8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系） 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现决策树模型的代码自动生成 10、随机森林的工作原理（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”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？） 11、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现随机森林模型的代码自动生成
12、Bagging与Boosting的区别与联系 13、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理 14、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM） 15、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成 16、常用的变量降维方法（PCA、PLS）的基本原理 17、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现PCA、PLS的代码自动生成 18、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；正则稀疏优化方法、遗传算法等） 19、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现特征选择算法的代码自动生成 20、案例演示与实操练习 |
第八章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型助力深度学习建模及应用 | 1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系） 2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？） 3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系 4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等） 5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？） 6、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude
等大语言模型实现卷积神经网络模型的代码自动生成 7、迁移学习算法的基本原理 8、基于深度神经网络模型的迁移学习算法 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现迁移学习模型的代码自动生成 10、循环神经网络RNN的基本工作原理 11、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理 12、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大语言模型实现RNN、LSTM模型的代码自动生成 13、案例演示与实操练习 |
第九章 大语言模型接口调用与完整项目开发 | 1、DeepSeek API与GPT-5接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明） 2、利用DeepSeek API与GPT-5实现完整项目开发：聊天机器人的开发 3、案例演示与实操练习 |
第十章 课程总结与答疑讨论 | 1、课程总结（关键知识点回顾） 2、答疑与讨论 3、相关学习资料分享与拷贝 4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑 |
中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家。人工智能领域一线专家，主要从事人工智能、大模型开发、机器学习与深度学习、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，熟练掌握如机器学习、深度学习、Python、MATLAB、 PyTorch、Tensorflow、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对大模型、ChatGPT、机器学习与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，主编多本相关著作，已发表多篇高水平的国际学术研究论文。A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书；
B类：可获得国家事业单位颁发的高级《生成式人工智能(AIGC)工程师》职业技能证书，纳入中心数据库，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。如需具体的培训通知，请联系我们获取。
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国家自然科学基金是目前我国各种基金制中评审过程相对最公正合理的一种基金，是否能获得自然科学基金的资助成为评价科研人员科研水平的重要标志之一，已成为各类职称评聘的必备条件。然而国家自然科学基金一向以申请难度高、中标率低著称。让您出师未捷真正原因是什么？客观原因——个人实力、研究经历不足？项目创新性不强？还是缺乏关键研究基础？主观原因——立项依据阐述不充分？有前期基础，但未能找到说服评审专家的核心「创新点」？研究方案有明显的漏洞？研究方法陈旧、落后，研究深度不够？还是标书撰写不规范，存在大量不该出现的「失误」？等等。本次学习班邀请长年工作在科研教学一线，具有丰富实战经验的导师作为主讲，该主讲人主持过多项国家自然科学基金、及其他科研项目。而且是长年担任多类基金评审的专家。该专家曾辅导过众多经验水平不足的科研人员获得国家自然基金、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。具体事宜如下：
主办单位：中小企业合作发展促进中心、中科软研（北京）科学技术中心
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、培文兴农（北京）科技有限公司
1、完全从实战撰写的角度，以优质标书为例讲解；帮助大家怎么去写本子，和打磨本子；2、从申请者和评审者的不同角度，汇总往年撰写、评审和辅导申请国自然基金的经验；3、参加的学员课后可通过微信群继续同授课老师交流，长期获得指导，答疑的机会。4.参加本次培训后，后期相同的培训本人可终身免费参加，培训结束后提供完整的培训视频回放。限制报名40人，前20位报名赠送往届培训视频及资料；
培训时间：2025年09月27日—09月28日 共二天 注：不方便到现场的学员，可线上参会，全程有录屏，支持回放。日期 | 时间
| 内容安排 |
9月27日
（周六） |
9:00-12:00 | 1、国家自然科学基金课题的评审程序 2、往年申请项目查项 3、申请方向选择 4、评审过程中的关注点及主要评审指标 5、申报前的准备工作 6、课题中标应该具备哪些基本条件 7、如何解读国家自然科学基金项目指南并分析年度趋势 8、如何构思及撰写国家自然科学基金课题申请书(重点)
9、项目题目 10、项目中英文摘要 11、科学问题属性 |
14:00-17:00 | 1、关键词 2、立项依据 3、参考文献 4、项目的研究内容 5、项目的研究目标 6、项目拟解决的关键问题
7、拟采取的研究方案 8、技术路线图 9、可行性分析 10、项目的特色与创新之处 11、年度研究计划及预期研究结果 12、国家自然科学基金课题申请书的范例分析 |
9月28日
（周日） |
9:00-12:00 | 1、如何撰写摘要？ 2、如何撰写立项依据？ 3、如何撰写国家自然科学基金研究内容，研究目标，关键科学问题，研究方案，技术路线？（重点） 4、如何撰写前期研究基础？ 5、如何有效的组织项目参与者人员？ 6、如何合理选择代表性研究成果？ 7、如何写完成国家自然科学基金项目情况？
8、国家自然科学基金课题申请书的范例分析 9、案例性指出撰写国自然申请书的注意事项 |
14:00-17:00 | 1、如何合理选择基金申报口？ 2、国家自然科学基金撰写常见问题分析 3、国家自然科学基金课题申请书的撰写范例分析 4、抽取10份学员的申请书进行评阅及讲解（领域不限）：从题目、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容及拟解决科学问题、研究方案、技术路线、研究基础等角度评价申请书写作质量。各科研专业需要撰写及申请科研基金的高校师生及单位工程师均可参加。 5、课后提供免费解答及后续申请指导意见。 |
主讲老师来自国内知名的双一流高校教授、博士生导师。作为课题负责人成功获批国家自然科学基金项目20项、国家社科基金重大项目子课题10项、教育部重点项目10项、省部级其余项目10余项。发表SCI论文130篇，获授权国家发明专利15项，国际创新专利13项。主讲老师长期参与国家自然科学基金与多个省份基金和重大课题的评审，并多次受邀在国内高校进行申请书撰写讲座，对各类基金的申请中需要关注的重点环节的把握有许多独到的见解和第一手经验。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：可获得工业和信息化部所属的党政机关：工业和信息化部人才交流中心(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。
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。微信二维码：
随着地理信息技术的快速发展，地理信息系统（GIS）技术与人工智能（AI）的结合为地理信息数据的采集、处理和应用带来了革命性突破，推动了智能测绘、空间决策等领域的创新。为加速地理信息技术与AI应用创新产业的发展，进一步提高从业人员的技术水平，充分发挥资源调查、监测、管理与规划队伍的生力军作用，更好的服务全国自然资源日常管理、变更、规划、监测和风险普查工作，迫切地需要学习制图与“3S"技术相结合的相关技术，本次着重介绍GIS技术，以及结合最新AI技术方法，使用GIS软件结合特定工程应用目的，让学员对未来发展趋势及实际应用中存在的问题等方面，有一个全面、系统、深入的认知和把握，提升解决实际问题的能力，此次培训在原有的基础上对内容、形式等方面进一步优化调整，更结合实际应用。以ArcGIS10.8、QGIS软件和DeepSeek为操作平台，通过学习熟练掌握GIS在数据处理、制图、分析及AI大模型等方面的运用，培养从业人员利用GIS 解决实际问题提高工作效率。
主办单位：中小企业合作发展促进中心、中科软研（北京）科学技术中心
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、培文兴农（北京）科技有限公司
5、赠送省份的行政区划矢量图（县市、乡镇面状图、点状图）；9、赠送长学时全套本科与研究生班地理信息授课课程视频；12、遥感图像处理软件ENVI、ArcGIS和ArcGIS Pro;13、赠送每人1个ChatGPT Plus会员账号，不需要翻墙（具体时间参考收费标准）本次培训在设计上匠心独运，从多个维度保障培训质量，助力学员全面掌握GIS与AI融合技术：1、强化实战导向：培训设置了丰富的实践环节，通过对大量实际项目案例的深度剖析，并安排实操演练，引导学员在实践过程中积累经验，快速提升专业能力，有效避免理论与实践脱节的问题。2、优化课程内容：课程体系经过精心打磨，从 GIS与 AI 的基础原理，逐步深入到复杂的应用场景。各个教学环节均经过科学设计，培训讲师将以深入浅出的方式，帮助学员系统掌握 GIS 与 AI 的深度融合技术。3、线上线下同步：线下学员享受沉浸式学习与现场互动；线上学员通过专业直播平台参与，实时提问、同步操作、回放巩固，学习效果不打折！4、实时互动答疑：预留充足时间进行课堂答疑与讨论，并建立课后交流群，持续解惑。5、邀请专家指导：本次培训邀请了行业资深专家。他们不仅具备深厚的专业知识，还拥有丰富的实践经验，将为学员带来前沿的行业见解与宝贵的实战经验。
2025年10月17日—10月19日 北京现场+线上直播（培训三天）
注：现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。
课程安排 | 主要内容 |
第一章 GIS数据入库基础 | 1.ArcGIS、QGIS工具软件介绍 2.GIS数据类型和数据格式 3.矢量数据、要素、要素类、要素数据集
4.属性数据、字段、数据类型 5.字段真名、字段别名 6.属性代码与属性域 7.属性字段计算、连接和查询 8.矢量数据裁分、合并 9.矢量空洞处理、快速勾画面和捕捉 10.GIS空间数据拓扑检查与拓扑错误修正 11.平移矢量要素 12.旋转矢量要素 13.矢量要素镜像复制、缩放 14.绘制中点连线 15.绘制带空洞的面要素 16.以线要素分割面要素 17.数字化面图形的技巧 18.创建方格网（渔网） 19.填充面要素空洞 20.GIS空间数据拓扑检查与拓扑错误修正 21.批量融合细碎多边形 22.面属性读取 23.计算四至坐标 24.计算椭球面积 25.利用DeepSeek编写Python程序处理GIS数据 |
案例：GIS数据资料整理与入库案例 案例：GIS数据资料拓扑检查案例 案例：利用DeepSeek编写Python程序处理GIS数据案例 |
第二章 GIS坐标系基础 | 1、数据坐标系不统一坐标偏移问题处理 2、地理坐标系和投影坐标系 3、高斯-克吕格坐标系的和投影分带 4、北京54、西安80、CGCS2000和WGS84椭球 5、高斯-克吕格投影中的高斯正算和高斯反算方法 6、地理配准与空间校正 |
案例：野外调查样地上图案例 案例：地理坐标系（经纬度）和投影坐标系（X、Y）转换案例 案例：利用AI工具实现坐标系自动转换 |
第三章 GIS分析在工程中应用 |
1、矢量数据的缓冲区分析
2、缓冲区分析的距离和融合问题 3、矢量数据的叠置分析
4、叠置分析和矢量数据类型的关系 5、字段的Python高级计算技术
6、矢量数据的裁剪、融合、擦除 7、矢量数据的查找、更新等，融合细碎多边形 8、按字段融合多边形
9、按要素融合多边形 10、融合相邻面要素
11、按分区划分矢量图层 12、导出点要素的坐标值
13、导出线、面要素的坐标值 14、基本统计：计算字段的统计摘要，如最小值、最大值、总和、平均值、中位数、范围、标准差等。 15、频率统计：统计字段中不同值的出现次数，常用于分类数据的分布分析。 16、
汇总统计：使用汇总统计工具，可以对数据集中的字段进行汇总，如计算某区域内的总和、平均值或计数。 17、加入统计：通过连接两个数据集的共同字段，可以对连接后的数据集执行统计分析。 18、字段计算器：使用表达式和函数对字段进行计算，可以进行复杂的数据统计和条件分析。 19、数据透视表：创建数据透视表，对数据集中的字段进行多维度的统计分析。 20、GIS点格局分析、空间自相关分析（Moran's I、Geary's C、Getis-Ord Gi * 统计量） |
案例：GIS空间分析统计技术使用案例 案例：空间自相关分析（Moran's I、Geary's C、Getis-Ord Gi * 统计量）案例 案例：AI结合开源Python库（PySAL）或ArcPy实现空间统计分析案例 |
第四章 DEM数字地形分析 | 1、DEM的提取等高线
2、DEM计算立体地图 3、提取地形剖面图
4、高程分层设色和立体地形表达 5、DEM提取地形坡度、坡向
6、
高程栅格的重分类 7、提取地貌类型
8、提取图斑海拔 9、提取图斑坡向
10、提取图斑坡位
11、提取图斑坡度 |
案例：某地地形地貌分类和制图效果案例 案例：地形地貌等指标在林地立地质量评估中应用案例 案例：AI结合开源DEM地形数据提取地形地貌等指标案例 |
第五章 空间插值分析 | 1、空间插值的原理和方法 2、整体插值中的趋势面分析 3、局部空间插值方法 4、反距离空间插值方法 5、
克里金空间插值方法 6、空间插值的精度评价 |
案例：空间插值在生态环境项目评价工程项目案例 案例：空间插值在空间选址工程项目中案例 案例：空间插值技术在气象、农业工程项目中的注意事项说明 |
第六章 GIS建模在实际中的应用 | 1、二值模型的应用和原理 2、指数模型的应用和原理 3、加权线性综合的原理 4、评价指标的选择 5、数据归一化处理方法 6、工程中评价指标权重的计算问题 |
案例：某地生物多样性评价项目动物栖息地案例 案例：地下水安全工程项目适宜性评价案例 |
第七章 GIS评价分析和地图制图 | 1、AHP层次分析的原理
2、AHP层次分析的一致性问题 3、评价方法的过程和流程组织
4、景观格局空间分析和Fragstats软件 5、部分景观格局指数的解读和生态学意义 6、国土空间规划技术大纲解读和注意事项 7、创建点、线、面状符号
8、由图片创建点符号 9、创建统计图符号 10、按字段调整点符号方向 11、符号图层的保存与加载
12、设置标注样式 13、注记符号化表达 14、布局中添加报表和Excel图表 15、使用各种ArcGIS制图工具和符号库来设计地图 16、调整图层顺序、设置图层透明度和可见性等，来优化地图的表现效果 17、制作地图的公里格网方法 18、添加地图比例尺、设置图例、指北针和文字比例尺等。 19、根据需要添加注记 20、将地图输出为不同的格式，如PDF、JPEG |
案例：AHP方法工程应用案例 案例：环评工程中常用的景观格局指数应用案例 |
第八章 AI大模型应用与GIS遥感整合 |
1、人工智能(AI)、机器学习、深度学习及大模型 2、目前常用大模型介绍 3、自然语言大模型ChatGPT、DeepSeek简介 4、Python语言语法与编程初步 5、大模型显卡GPU的适配和算力问题 |
第九章 AI大模型GIS数据处理使用技巧 | 6、利用AI大模型编程进行GIS数据处理 7、使用AI大模型编程进行GIS矢量、栅格数据处理 8、使用AI大模型进行GIS空间分析 9、复杂GIS任务的AI自动化处理 10、结果的自动导出与报告生成 11、结合GIS和机器学习（Random Forest、XGBoost）等算法实现空间分析应用 12、结果的自动导出与报告生成 |
案例：AI大模型驱动GIS进行自动化空间分析案例 案例：GIS、遥感和随机森林算法（Random Forest）结合进行水体污染预测空间分析案例 |
辅助课程 | 1、课程总结及技术发展展望。 2、建立信群答疑群，课后提供答疑。 3、配备GIS等资料，课后逐步提高能力。 |
A类：收费3900元/人（含一个月AI会员费，培训费、资料费、A类证书费、发票费等）B类：收费4800元/人（含一个月AI会员费、培训费、资料费、B类证书费、发票费等）C类：收费5800元/人（含三个月AI会员费、培训费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）D类：收费7800元/人（含一个年AI会员费、培训费、资料费、B类+C类+D类证书费、发票费等）注：本期培训由中科软研（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，本次线下会议差旅费，食宿费自理。A类：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：可获得中小企业合作发展促进中心颁发的《GIS软件应用工程师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。C类：可获得中国通信工业协会，国家一级学会颁发的高级《地理信息系统工程师》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。D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关：工业和信息化部人才交流中心(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人工智能与机器学习算法的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。
如需具体的培训通知，请联系我们获取。
