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：
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；
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。
2026年04月17日—04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。
A类：收费3900元/人（含培训费、资料费、A类证书费、发票费等）B类：收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）C类：收费5800元/人（含培训费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）D类：收费7800元/人（含培训费、资料费、B类+C类+D类证书费、发票费等）注：本次培训的费用由承办单位中科软研（北京）科学技术有限公司和北京富卓佰扬科技有限公司承负责收取并提供发票。可提前开具发票，再进行公对公转账。发票可涵盖培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费等多种费用类别，线下参加培训的差旅费和食宿费自理。
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《机器学习算法研发工程师》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。
📚 课程二：
各企事业单位、高等院校及科研院所：
论文写作是许多科研人员、研究生以及青年学者都会面临的重要挑战。从选题的确定到创新点的挖掘，再到最终成稿，每一步都需要逻辑清晰、方法科学和语言精准。然而，繁重的科研任务和有限的指导资源让许多人在论文写作过程中感到迷茫。为了解决这一难题，中促中心（国家事业单位）与中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）联合双一流高校教授共同精心设计了《AI深度赋能SCI论文写作、论文精准选题、创新点挖掘实战培训班》课程，为学员提供系统化的写作讲解和一对一深度辅导，助您突破论文写作的瓶颈。本课程的最大特色在于：导师全程参与与学员深度互动，课程期间，老师将与每位学员一对一沟通，针对您的研究领域和兴趣，探讨论文选题的可行性与新颖性，帮助梳理研究背景并挖掘创新思路。同时，课程采用集中训练模式，将论文写作拆解为具体步骤，从文献综述、研究方法到实验方案、结果分析，为您构建科学而高效的写作流程。现通知如下：：
账号赠送福利：赠送每人1个ChatGPT Plus会员账号，没有使用次数限制，不需要魔法，支持使用ChatGPT-5.2、DeepSeeK、Gemini 3.0、Claude等大语言模型（具体时间可参考收费标准）
一对一精准选题指导：针对学员的研究方向，深度讨论与优化选题，确保研究的新颖性和学术价值。
创新思路梳理与指导：结合当前学术前沿，帮助学员挖掘独特的创新点，为论文奠定坚实的研究基础。高效训练：以番茄钟管理法精细规划写作任务，让学员在高效专注中完成从选题到初稿的全流程。
全方位实操支持：提供写作模板、提示词优化技巧、数据分析与实验设计方法，结合实例教学，让学员轻松掌握学术写作的关键技能。
答疑与反馈机制：每日设置答疑时间，针对共性问题进行集中讲解，同时提供一对一的个性化辅导，课后提供免费答疑指导，建立学员答疑群。
四天完成论文初稿：会给学员提供若干个可以写论文的idea，四天的时间里完成一个论文初稿（完成度90%以上）如有学员需要写代码的，可以辅助指导撰写示例代码。
2026年04月23日—04月26日 北京+线上直播注：课程安排前序：老师讲解（1.5天） 后序：一对一辅导写作（2.5天）线下及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可线上参加，限制报名20人，请尽快与我们联系报名，预留名额。A类：收费3900元/人（含培训费、资料费、A类证书费、发票费等）B类：收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）
C类：收费5800元/人（含培训费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）
D类：收费7800元/人（含培训费、资料费、B类+C类+D类证书费、发票费等）
注：本次培训的费用由承办单位中科软研（北京）科学技术有限公司和北京富卓佰扬科技有限公司承负责收取并提供发票。可提前开具发票，再进行公对公转账。发票可涵盖培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费等多种费用类别，线下参加培训的差旅费和食宿费自理。
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（事业单位）颁发的《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数据分析的能力，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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各企事业单位、高等院校及科研院所：
MATLAB是由美国MathWorks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，中促中心（国家事业单位）联合中科软研（北京）科学技术中心（http://www.fzby.org.cn/）特邀请清华大学教授共同举办“MATLAB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MATLAB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MATLAB2023a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：
主办单位：中科软研（北京）科学技术中心、中促中心（国家事业单位）
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
通过课程理解并掌握MATLAB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MATLAB编程实现方法；能够使用MATLAB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。
2025年4月24日—4月26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。
课程章节 | 主要内容 |
第一章 MATLAB 基础编程串讲 | 1、MATLAB 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、MATLAB 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、MATLAB 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 MATLAB 2023a新特性简介 | 1、实时脚本（Live Script）与交互控件（Control）功能介绍与演示 2、批量大数据导入及Datastore类函数功能介绍与演示 3、数据清洗（Data Cleaning）功能介绍与演示 4、实验管理器（Experiment Manager）功能介绍与演示 5、MATLAB Deep Learning Toolbox概览 6、MATLAB Deep Learning Model Hub简介 7、深度网络设计器（Deep Network Designer）功能介绍与演示 8、MATLAB与TensorFlow、PyTorch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(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection) 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、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等经典深度神经 网络的区别与联系 4、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 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 MATLAB 代码实现（向日葵花图像的自动生成） |
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：HMDB51 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（Semantic Segmentation）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 Google Scholar、Sci-Hub、 ResearchGate 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 |
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MATLAB、Python、深度学习、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《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB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。
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《机器学习算法研发工程师》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。
随着大语言模型（LLMs）在医学科研与临床工作中迅速普及，“会问问题、会写提示词”已不再是分水岭。真正决定产出质量与效率的，是能否把LLM从“聊天工具”升级为可追溯、可评估、可复用的科学智能体（SciAgent）：它能自动拆解复杂任务，按流程调用工具与知识库，形成带证据链的输出，并在自检与反思中持续迭代——让科研与学习从“灵感驱动”变成“系统工程”。单独LLMs可以达到的效果，在SciAgent平台下，多LLMs可以使效果更加突出。像玩儿乐高玩具一样，玩转LLMs！现在，给你一个玩具展台，“场景、角色、提示词、模型选择、研发目的、科研效果、迭代升级、反思、RAG、辅助工具”，用好每一块儿AI积木，构建属于你自己的科研智能体秘书！LLMs使用技巧越纯熟，SciAgent表现越优秀！本课程《0基础科学智能体SciAgent搭建：赋能医学科研和工作个性化》面向AI基础薄弱、但已日常使用各类大模型的科学家与医生，采用3天6个单元的结构，以“讲解+示范+实操+复盘”为主线，手把手带领学员完成一个属于自己的SciAgent工作流包。课程将围绕医学科研高频场景展开：“一人实验室”医学科研课题设计、“一人决策团”临床/基础焦点问题定位与方案拆解、“一人编辑部”去幻觉化论文写作、“一人医院”虚拟线上诊室构建、“一人设计室”高水平科研图片设计与制作、智能语音问诊系统搭建、虚拟MDT疑难讨论小组构建、手术/科普动画视频构建、PPT辅助制作等，并重点强调如何让输出“可信”：明确边界、强制引用与可追溯、交叉核对、置信度表达与质量评估清单，帮助学员有效降低幻觉与偏差风险。
结课后，学员不仅能掌握SciAgent的核心构建方法（任务定义、角色协作、工具调用、知识库与记忆、评估与安全），更将带走可直接复用的模板库与SOP，把SciAgent真正嵌入个人与团队的日常科研与工作流，实现持续提效与个性化升级。同时，课程还会对当下最火Agent平台OpenClaw (Clawdbot)进行使用演示和讲解。帮助学员们掌握科研领域最新咨询和科技手段！具体事宜如下：1.【福利】赠送每人1个AI大模型平台会员账号，支持使用多种主流大模型，没有使用次数限制，不需要魔法（具体时间可参考收费标准）
2.赠送一个可以终身免费使用ChatGPT普通账号（需魔法）；3、提供SciAgent激活账号和初始积分，平台可调取官方同步Gemini 3 pro、GPT-5、满血版Deepseek、全新Nano-banana、Sora等前沿工具。平台提供大量初始工具及科研模板库，并不断更新。平台激励用户个体化智能体交流和借鉴。4、课后答疑：课后2个月内微信群答疑。
全国三甲医院、医学研究所及高校从事医学研究的医生、副主任医师、主任医师及医学博士、硕士研究生；各科室肿瘤科、神经科、乳腺科、肝胆科、骨科、胃肠外科、血液科、皮肤科、肾内科、免疫科、妇产科、生殖科、外科、神经内科、感染科、儿科、耳鼻喉科、医技科等科研与临床工作人员。2026年04月18日—04月20日 北京现场 + 线上直播（4月17日报到，培训三天） 注：现场及线上直播同步进行，不便到现场的学员，可以线上参加。名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。课程章节 | 主要内容 |
第一章 打通智能体基本功——大语言模型基础认识 | 基础知识之大语言模型
理论1：全球Top 10大模型对照（挑选智能体的最佳员工） 理论2：大语言模型的几个基本认识和关键技巧（增效、避错） 理论3：大语言模型在医学中的科研设计应用（AI科研场景） 理论4：大语言模型降低幻觉的关键（杜绝撒谎是前提） 理论5：如何约束大语言模型（提高质量是追求） 理论6：了解大语言模型的能力——文字、图片、语音、视频 |
第二章 基础知识之大语言Nano-banana系统介绍 | 理论1：Nano banana介绍 理论2：自然科学基金中绘图的几个细节问题 理论3：如何基于Nano banana实现逐步图片的组合和美化 理论4：巧用Nano banana的图片预测能力及场景重置 展示&操作：Nano banana绘图 |
第三章 认识利器——智能体工具介绍 | 进阶知识之智能体工具： 理论1：LLM、工具、工作流、智能体的区别 理论2：标准化Agent 构建= 目标 + 计划 + 工具调用 + 记忆/知识库 + 反思评估 + 安全约束 理论3：适用于Agent的典型科研场景——多步骤、可追溯、可重复、可协作
理论4：Agent协作——拆解复杂任务，多角色协作 理论5：几种受关注的智能体工具介绍及适用场景 理论6：SciAgent在科研方面的优势 理论7：SciAgent与复合素材图片构建与整合优化 理论8：SciAgent与视频制作 理论9：几篇高水平SCI智能体应用实战 展示&操作：SciAgent账户建立与登录、SciAgent常规操作 |
第四章 应用实战——SciAgent使用介绍和展示 | 全部实践&实战，只要跟着学，包教包会 理论1：本地可跑的智能体——环境搭建与 SciAgent启动 理论2：能精准对话的 AI——属于你的对话机器人 理论3：“听话”的 AI ——Prompt 配置与行为控制 理论4：会用资料回答——与众不同的知识库接入（RAG） 理论5：能做事的 AI——多能力智能体（Agent） 理论6：自动执行任务——工具调用与自动流程 |
第五章 通用技术实战 |
通用技术实战1：自由文本对话机器人（多人聊天室）的构建 通用技术实战2：语音对话交互机器人/角色构建（让任何一个LLMs张开嘴，让LLMs彼此互动，来一场AI学术相声！） 通用技术实战3：虚拟人物视频构建（特定形象、话术、风格） 通用技术实战4：复合素材图片构建与整合优化（多模型+严格限定+整体润色协同完成） 通用技术实战5：PPT制作整合优化（多LLMs协同完成） 通用技术实战6：接入RAG强化智能体表现（自创知识库的构建） 通用技术实战7：SciAgent研究工具的选择和共享 |
第六章 专业技术实战 | 专业技术实战1：超精准论文撰写与修改（内容、格式、风格、修稿、建议、改稿，全流程，多模型协同完成）； 专业技术实战2：项目设计与迭代（多模型构思+多模型评价+最终裁决+必要时迭代） 专业技术实战3：科普视频精准构建（目的及效果为导向的视频制作）；
专业技术实战4：科研图片绘制与优化（设计、制作、润色、修改，多模型迭代协同完成）； 专业技术实战5：各PPT制作（文献汇报、毕业论文、课题答辩、工作总结） 专业技术实战6：虚拟文字问诊系统构建（一人MDT，多学科超复杂病例一次性完成会诊） 专业技术实战7：多层次任务智能体联动结合（动画片制作，手术视频制作，宣传视频） 专业技术实战8：智能语音问诊系统构建（场景及专业特色限定）； |
第七章 OpenClaw (Clawdbot)使用演示 | 前沿知识之Clawdbot 理论1：Clawdbot账户申请 理论2：Clawdbot界面应用介绍 理论3：Clawdbot的特点和特色 理论4：如何选择适合自己的智能体平台？（价格比对、功能拓展、会员权益） 展示&操作：Clawdbot常规使用 |
第八章 讨论与答疑 | 1:手把手带领学员完成一个属于自己的SciAgent工作流包
2:带走可直接复用的模板库与SOP，把SciAgent真正嵌入个人与团队的日常科研与工作流，实现持续提效与个性化升级。 3:建立微信群，便于后期的讨论与答疑 |
A类：收费3900元/人（含培训费、资料费、A类证书费、发票费等）B类：收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）
C类：收费5800元/人（含培训费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）
D类：收费7800元/人（含培训费、资料费、B类+C类+D类证书费、发票费等）
注：本次培训的费用由承办单位中科软研（北京）科学技术有限公司和北京富卓佰扬科技有限公司承负责收取并提供发票。可提前开具发票，再进行公对公转账。发票可涵盖培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费等多种费用类别，线下参加培训的差旅费和食宿费自理。
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《AI智能体应用工程师》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《智能体构建师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用智能体构建工具的能力，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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