ANSYS Fluent 流體仿真核心技術應用與工程實例
所屬地區(qū)：北京 - 北京 發(fā)布日期：2025-08-27發(fā)布地址: 河北
?? 培訓推薦 ??
課程一：ANSYS?FLUENT通用流體仿真核心技術應用與工程實例培訓班
課程二：ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型賦能高效辦公與科研教學、論文寫作、課題申報與Python數(shù)據(jù)分析機器學習與深度學習高級培訓班
課程三：全國人工智能Python數(shù)據(jù)分析、機器學習與深度學習及科研項目實戰(zhàn)培訓班課程四：國家自然科學基金項目申報與標書撰寫高級培訓班
課程五：GIS數(shù)據(jù)分析、制圖與人工智能應用案例實操培訓班
???課程一：
各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：
FLUENT作為計算流體力學模擬的通用軟件，能模擬從不可壓縮到可壓縮、層流與湍流、傳熱與相變、化學反應與燃燒、多相流與顆粒流、旋轉機械、動網(wǎng)格、氣動噪聲、材料加工、燃料電池等眾多領域的物理化學過程，已在能源、資源、航空、航天、化工、環(huán)保、水利、汽車、機械、電子、船舶、冶金、建筑、材料及生物等領域廣泛應用。計算流體力學模擬的全流程包含前處理、求解及后處理。求解器方面，F(xiàn)LUENT具備豐富的物性數(shù)據(jù)庫、先進的數(shù)值算法、保持更新的物理及化學子模型、穩(wěn)健的迭代算法，也具備直觀的后處理功能，目前計算流體力學（CFD）技術在各個行業(yè)中的應用日趨廣泛。許多工程問題將越來越多地借助計算機進行模擬、計算及預測。ANSYS FLUENT是目前全球領先的商用CFD 軟件，市場占有率達80%左右，是工程師和研究者不可多得的有力工具。然而，為了能夠熟練使用該工具，往往需要經(jīng)過大量系統(tǒng)的學習，掌握從建模、網(wǎng)格劃分，到求解器數(shù)值模型設定等一系列知識，入門過程比較漫長。本研修班將通過數(shù)天的學習，由淺入深，一步一步講解，尤其通過多個典型實際工程案例的手把手上機指導，大大縮短Fluent軟件的學習周期，使學員經(jīng)過培訓后能夠迅速入門，并將其作為熟悉的工具進行使用。中科軟研（北京）科學技術中心舉辦“ANSYS FLUENT通用流體仿真核心技術應用與工程實例”培訓班，采用最新ANSYS Fluent版本授課，對前沿得Fluent方法及應用進行全面的講解，同時進行深入的實戰(zhàn)案例，幫助參加學員掌握ICEM CFD、Fluent Meshing網(wǎng)格應用、利用Fluent軟件進行具體的項目和科研工作的開展。官方網(wǎng)址：www.fzby.org.cn? 現(xiàn)將通知事宜如下：
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培訓優(yōu)勢
1、課程包括幾何建模、網(wǎng)格劃分和Fluent求解、后處理等全部過程；
2、培訓老師理論和工程經(jīng)驗豐富，我們會結合學員實際需求備課并補充相關內容；
3、通過原理解析、大量實例操作強化應用，提升參會學員解決實際工程問題的能力；
4、建立學員答疑微信群，學完后可以繼續(xù)在群里與主講老師、同學交流問題，課后提供答疑。
5、參加一次培訓，以后本人可以終身免費參加相關現(xiàn)場及直播課程，不限次數(shù)，學會為止！
6、此次課程限定40人，報名敬請從速。前20人報名可獲得往屆的培訓視頻及資料。 ?
02
培訓專家
中國科學院、清華大學、北京科技大學等科研機構的高級專家。16年以上相關科研及項目經(jīng)歷,長期從事 Ansys Fluent相關的工作，培訓授課經(jīng)驗11年,精通ICEM，Gambit，CFD-Fluent各系列版本的應用，精通Solidworks等3D作圖軟件（復雜幾何體導入及導出建模及網(wǎng)格軟件如fluent），并精通網(wǎng)格劃分、流固耦合流動及傳熱、輻射、燃燒、組分傳輸及反應、離散相的計算、多相流模型、旋轉機械、動網(wǎng)格 模型；精通UDF編程、后處理及數(shù)據(jù)處理（Origin等）。熟悉CFD-POST、Tecplot、Paraview等后處理軟件。主持多項國家級科研項目和企業(yè)合作研發(fā)工程項目，擁有豐富的科研及工程技術經(jīng)驗、資深的技術底蘊和專業(yè)背景。03
培訓時間與方式
2025年9月11日—9月13日 ?北京現(xiàn)場 + 線上直播
注：現(xiàn)場及線上直播同步進行，可根據(jù)自己情況選擇報名線上或線下課程。
04
培訓內容
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收費情況
A類：收費3900元/人（含培訓費、資料費、A類證書費、發(fā)票費等）
B類：收費4800元/人（含培訓費、資料費、B類證書費、發(fā)票費等）
C類：收費6800元/人（含培訓費、資料費、B類+C類證書費、發(fā)票費等）
注：本次培訓的費用由中科軟研（北京）科學技術有限公司和北京富卓佰揚科技有限公司負責收取并提供發(fā)票。可以選擇提前開具發(fā)票，隨后進行公對公轉賬。發(fā)票可涵蓋培訓費、會議費、會議注冊費、資料費、技術服務費、檢測費等多種費用類別，線下參加培訓的差旅費和食宿費自理。
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頒發(fā)證書
A類：中科軟研（北京）科學技術有限公司頒發(fā)的課程結業(yè)證書；B類：可獲得中國通信工業(yè)協(xié)會，國家一級學會頒發(fā)的高級《CAE仿真工程師》職業(yè)技能證書，該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據(jù)。
C類：可獲得工業(yè)和信息化部所屬的黨政機關：工業(yè)和信息化部人才交流中心(正局級)頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析工程師》證書，該證書可證明學員具備熟練應用AI工具的能力，企業(yè)招投標、事業(yè)單位晉升定級、崗位賦能的重要依據(jù)。
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優(yōu)惠政策
1、學生憑學生證優(yōu)惠300元；
2、2人以上(含)團體報名每人可減少200元；
3、3人以上(含)團體報名每人可減少300元；
4、4人以上(含)團體報名每人可減少400元；
5、5人以上(含)團體報名，另外贈送一個名額；
6、以上優(yōu)惠政策不能同時享受，只能享受其中一種。
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聯(lián)系方式
如需具體的培訓通知，請聯(lián)系我們獲取。聯(lián)系人：白老師 ?15010893776
微信二維碼：???課程二：
各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：近年來，人工智能技術不斷突破，大語言模型已經(jīng)成為推動科研與辦公革新的重要引擎。尤其是ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型的震撼問世，迅速引發(fā)了業(yè)界和學術界的關注狂潮，其卓越的自我進化能力和智能化應用為傳統(tǒng)模式注入了全新活力，成為當前科技焦點所在。為幫助科研人員和工程技術愛好者緊跟這股技術浪潮，中科軟研（北京）科學技術中心（www.fzby.org.cn）特舉辦“ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型賦能高效辦公、科研論文寫作、課題申報與Python數(shù)據(jù)分析及機器學習高級培訓班”。本課程將全面剖析ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型平臺的核心技術與最新進展，不僅展示了大模型自我進化的驚人潛力，也為各領域的創(chuàng)新實踐提供了全新的思路和方法。課程內容涵蓋提示詞撰寫與優(yōu)化、科研課題申報、論文寫作輔助、數(shù)據(jù)檢索、Python編程及機器學習與深度學習建模等多個關鍵方向，通過理論講解、案例實操與互動討論等多樣化教學方式，幫助學員在實際應用中快速掌握并靈活運用這一前沿技術。加入我們，共同探索由ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型引領的智能革命，見證大語言模型如何為科研與辦公帶來前所未有的變革與機遇！現(xiàn)通知如下：
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培訓特色及目標
1.【福利】 贈送每人1個ChatGPT Plus會員賬號，沒有使用次數(shù)限制，不需要翻墻，支持使用DeepSeek R1（具體時間可參考收費標準）2.本課程提供永久答疑服務。課后實踐學習的過程中遇到問題，可以隨時找老師進行交流；限制報名40人，前20人報名，可以獲得往期的視頻和資料，參加本次培訓后，后期的相同培訓本人均可免費參加，不限次數(shù)；3、強化實戰(zhàn)導向：培訓設置了豐富的實踐環(huán)節(jié)，通過對大量實際項目案例的深度剖析，并安排實操演練，引導學員在實踐過程中積累經(jīng)驗，快速提升專業(yè)能力，有效避免理論與實踐脫節(jié)的問題。4、線上線下同步：線下學員享受沉浸式學習與現(xiàn)場互動；線上學員通過專業(yè)直播平臺參與，實時提問、同步操作、回放鞏固，學習效果不打折！5、實時互動答疑：預留充足時間進行課堂答疑與討論，并建立課后交流群，持續(xù)解惑。6、邀請專家指導：本次培訓邀請了行業(yè)資深專家。他們不僅具備深厚的專業(yè)知識，還擁有豐富的實踐經(jīng)驗，將為學員帶來前沿的行業(yè)見解與寶貴的實戰(zhàn)經(jīng)驗。7.熟練掌握DeepSeek的各種使用方法，并且可以立即用于平時的工作和生活中；8.能夠使用DeepSeek完成撰寫及修改論文及工作報告，可以輔助寫作論文或寫工作報告，提升您的寫作能力及提出優(yōu)化方案；9.能夠利用DeepSeek完成課題申報、論文選題及實驗方案設計、數(shù)據(jù)處理；10.幫助學員掌握DeepSeek在Python、人工智能領域經(jīng)典機器學習算法（BP神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM等）和熱門深度學習方法。
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培訓時間與地點
2025年09月19日—09月21日 上海站+線上直播（培訓三天）注：現(xiàn)場及線上直播同步進行，不方便到現(xiàn)場的學員，可線上參加。
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課程內容
課程安排 | 學習內容 |
第一章 2025大語言模型最新進展ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型入門 | 1、2025?大語言模型最新進展介紹 2、國內外大語言模型（ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity AI、文心一言、星火、通義千問、Kimi、智譜清言、秘塔AI、DeepSeek等）對比分析 3、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型技術原理解析 4、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型：大模型的自我進化 5、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型使用初體驗（注冊、App下載與安裝、主要功能等） 6、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型的本地化部署、使用及本地知識庫的搭建 7、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型服務器繁忙解決辦法 8、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型+ Word + Excel + PowerPoint：讓你的工作更高效 9、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型思考過程解析：ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型是如何思考的？與傳統(tǒng)大語言模型有什么不同？（由“提問-回答”二階互動進化為“提問-拆解-回答”三階互動）、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型5是如何拆解問題的？（MECE原則：第一性字面拆解?+?關聯(lián)問題窮舉；揣摩用戶的真實意圖ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型分析問題執(zhí)行的13個任務是什么？） |
第二章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型提示詞撰寫與優(yōu)化技巧 | 1、大語言模型提示詞撰寫的基本原則（為ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型設定身份、明確任務內容、提供任務相關的背景、舉一個參考范例、指定返回的答案格式等） 2、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型及傳統(tǒng)大語言模型在提示詞撰寫上的變與不變 3、常用的ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型提示詞模板?? 4、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型提示詞優(yōu)化技巧 5、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型提示詞的保存與管理 6.ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型提示詞逆向工程?? 7、案例演示與實操練習 |
第三章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型助力高效辦公及教學改革 | 1、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型創(chuàng)建精美的思維導圖 2、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型生成流程圖、甘特圖 3、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型制作PPT? ? 4、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型自動創(chuàng)建視頻 5、將ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型對話記錄中的數(shù)學公式完美復制到Word文檔 5、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型輔助教師高效備課（為不同專業(yè)學生生成不同的教學內容、圍繞知識點生成不同難度的題目檢測學生的學習效果等） 7、ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型輔助學生高效學習（生成個性化學習計劃） 8、案例演示與實操練習 |
第四章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型助力課題申報、論文選題及實驗方案設計 | 1、課題申請書撰寫技巧及要點剖析（項目名稱、關鍵詞、摘要、立項依據(jù)、參考文獻、研究目標、研究內容、研究方案、關鍵科學問題、可行性分析、創(chuàng)新點與特色之處、預期研究成果、工作基礎等） 2、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型分析指定領域的熱門研究方向 3、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型輔助撰寫、潤色課題申報書的各部分內容 4、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型總結指定論文的局限性與不足，并給出潛在的改進思路與建議 5、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型評估指定改進思路新穎性與已發(fā)表的類似工作 6、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型細化改進思路，凝練論文的選題與創(chuàng)新點 7、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型給出具體的算法步驟及Python示例代碼框架 8、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型設計完整的實驗方案與數(shù)據(jù)分析流程 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型給出論文Discussion部分的切入點和思路 10、案例演示與實操練習 |
第五章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型助力信息檢索、文獻泛讀與精讀、論文寫作與投稿、專利交底書的撰寫 | 1、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)文獻檢索 2、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型閱讀與總結分析學術論文內容（論文主要工作、創(chuàng)新點、局限性與不足、多文檔對比分析等） 3、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型解讀論文中的系統(tǒng)框圖工作原理 4、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型解讀論文中的數(shù)學公式含義 5、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型解讀論文中圖表中數(shù)據(jù)的意義及結論 6、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型完成學術論文的選題設計與優(yōu)化 7、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型自動生成論文的總體框架、論文摘要、前言介紹、文獻綜述、完整長篇論文、Cover Letter、Highlights等 8、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型完成論文翻譯?? 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)論文語法校正 10、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型完成段落結構及句子邏輯潤色 11、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型完成論文降重與AI率降低 12、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型完成論文參考文獻格式的自動轉換 13、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型輔助審稿人完成論文評審意見的撰寫 14、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型輔助投稿人完成論文評審意見的回復 15、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型完成發(fā)明專利交底書的撰寫 16、案例演示與實操練習 |
第六章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型助力Python編程入門、科學計算、數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)預處理 | 1、Python環(huán)境搭建（Python軟件下載、安裝與版本選擇；PyCharm下載、安裝；Python之Hello World；第三方模塊的安裝與使用；Python 2.x與Python?3.x對比） 2、Python基本語法（Python變量命名規(guī)則；Python基本數(shù)學運算；Python常用變量類型的定義與操作；Python程序注釋） 3、Python流程控制（條件判斷；for循環(huán)；while循環(huán)；break和continue） 4、Python函數(shù)與對象（函數(shù)的定義與調用；函數(shù)的參數(shù)傳遞與返回值；變量作用域與全局變量；對象的創(chuàng)建與使用） 5、Matplotlib的安裝與圖形繪制（設置散點、線條、坐標軸、圖例、注解等屬性；繪制多圖；圖的嵌套；折線圖、柱狀圖、餅圖、地圖等各種圖形的繪制） 6、Seaborn、Pyecharts等高級繪圖庫的安裝與使用（動態(tài)交互圖的繪制、開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化頁面等） 7、科學計算模塊庫（Numpy的安裝；ndarray類型屬性與數(shù)組的創(chuàng)建；數(shù)組索引與切片；Numpy常用函數(shù)簡介與使用） 8、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型上傳本地數(shù)據(jù)（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、圖片等） 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)描述性統(tǒng)計分析（數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析：統(tǒng)計直方圖；數(shù)據(jù)的集中趨勢分析：數(shù)據(jù)的相關分析） 10、常用的數(shù)據(jù)預處理方法（數(shù)據(jù)標準化與歸一化、數(shù)據(jù)異常值與缺失值處理、數(shù)據(jù)離散化及編碼處理、手動生成新特征） 11、融合ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型與Python的數(shù)據(jù)預處理代碼自動生成 12、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型繪制數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析圖表 13、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)代碼逐行講解 14、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)代碼Bug調試與自動修改15、案例演示與實操練習 |
第七章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型助力機器學習建模及應用 | 1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理（人工神經(jīng)網(wǎng)絡的分類有哪些？BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和訓練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？） 2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡的Python代碼實現(xiàn)（劃分訓練集和測試集、數(shù)據(jù)歸一化） 3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的優(yōu)化（隱含層神經(jīng)元個數(shù)、學習率、初始權值和閾值等如何設置？什么是交叉驗證？） 4、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、評價指標選擇、樣本不平衡等） 5、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的代碼自動生成 6、SVM的工作原理（核函數(shù)的作用是什么？什么是支持向量？如何解決多分類問題？） 7、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)SVM模型的代碼自動生成 8、決策樹的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的區(qū)別與聯(lián)系） 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)決策樹模型的代碼自動生成 10、隨機森林的工作原理（為什么需要隨機森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機森林”分別指的是什么？“隨機”的本質是什么？怎樣可視化、解讀隨機森林的結果？） 11、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)隨機森林模型的代碼自動生成 12、Bagging與Boosting的區(qū)別與聯(lián)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等大語言模型實現(xiàn)XGBoost、LightGBM模型的代碼自動生成 16、常用的變量降維方法（PCA、PLS）的基本原理 17、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)PCA、PLS的代碼自動生成 18、常見的特征選擇方法（優(yōu)化搜索、Filter和Wrapper等；前向與后向選擇法；正則稀疏優(yōu)化方法、遺傳算法等） 19、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)特征選擇算法的代碼自動生成?? 20、案例演示與實操練習 |
第八章 ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型助力深度學習建模及應用 | 1、深度學習簡介（深度學習大事記、深度學習與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別與聯(lián)系） 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理（什么是卷積核、池化核？CNN的典型拓撲結構是怎樣的？CNN的權值共享機制是什么？） 3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的進化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別與聯(lián)系 4、利用PyTorch構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolution層、Batch Normalization層、Pooling層、Dropout層、Flatten層等） 5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡調參技巧（卷積核尺寸、卷積核個數(shù)、移動步長、補零操作、池化核尺寸等參數(shù)與特征圖的維度，以及模型參數(shù)量之間的關系是怎樣的？） 6、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的代碼自動生成 7、遷移學習算法的基本原理?? 8、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的遷移學習算法 9、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)遷移學習模型的代碼自動生成 10、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN的基本工作原理 11、長短時記憶網(wǎng)絡LSTM的基本工作原理 12、利用ChatGPT-5、DeepSeeK、Gemini 2.5 Pro、Claude等大語言模型實現(xiàn)RNN、LSTM模型的代碼自動生成? ? 13、案例演示與實操練習 |
第九章 大語言模型接口調用與完整項目開發(fā) | 1、DeepSeek API與GPT-5接口的調用方法（API Key的申請、API Key接口調用方法與參數(shù)說明） 2、利用DeepSeek API與GPT-5實現(xiàn)完整項目開發(fā)：聊天機器人的開發(fā) 3、案例演示與實操練習 |
第十章 課程總結與答疑討論 | 1、課程總結（關鍵知識點回顧） 2、答疑與討論 3、相關學習資料分享與拷貝 4、建立微信群，便于后期的討論與答疑 |
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培訓專家
中國科學院、清華大學等科研機構的高級專家。人工智能領域一線專家，主要從事人工智能、大模型開發(fā)、機器學習與深度學習、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和軟件開發(fā)、系統(tǒng)建模與仿真研究工作，具有豐富的科研經(jīng)驗，熟練掌握如機器學習、深度學習、Python、MATLAB、 PyTorch、Tensorflow、Keras、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹、隨機森林等，以及群優(yōu)化算法，如遺傳算法、蟻群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在對大模型、ChatGPT、機器學習與深度學習核心技術進行研究，主持參與多項相關重點項目研發(fā)及基金項目，主編多本相關著作，已發(fā)表多篇高水平的國際學術研究論文。
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頒發(fā)證書
A類：中科軟研（北京）科學技術有限公司頒發(fā)的課程結業(yè)證書；
B類：可獲得國家事業(yè)單位頒發(fā)的高級《生成式人工智能(AIGC)工程師》職業(yè)技能證書，納入中心數(shù)據(jù)庫，全國通用可查。C類：可獲得（國家一級協(xié)會）頒發(fā)的高級《人工智能應用工程師》職業(yè)技能證書，該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據(jù)，官網(wǎng)可查。D類：可獲得工業(yè)和信息化部所屬的黨政機關（正局級）頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析工程師》證書，該證書可證明學員具備熟練應用AI工具的能力，企業(yè)招投標、事業(yè)單位晉升定級、崗位賦能的重要依據(jù)。7
聯(lián)系方式
如需具體的培訓通知，請聯(lián)系我們獲取。
聯(lián)系人：白老師 ?15010893776
微信二維碼：
???課程三：
各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：
本課程旨在通過全面、系統(tǒng)的學習，使學員掌握Python在科研領域中的應用，特別是如何利用人工智能技術推動科研進展。課程內容涵蓋了從基礎的Python編程到高級的機器學習和深度學習算法，逐步引導學員掌握科研數(shù)據(jù)分析、模型設計與訓練、以及科研繪圖等關鍵技能。同時，課程特別強調人工智能在科研寫作、和數(shù)據(jù)處理中的實際應用，幫助學員高效完成科研任務。課程通過詳細的理論講解和豐富的課堂動手練習，讓學員深入理解和掌握各類人工智能算法的原理與應用方法。課程內容包括Numpy和Matplotlib等科學計算和繪圖工具的學習，機器學習算法的應用與優(yōu)化，以及深度學習算法在圖像識別和目標檢測中的實際應用。特別設置的案例分析環(huán)節(jié)，通過介紹各種跟科研相關的實際項目，幫助學員將所學知識應用到具體的科研項目中。此外，課程還介紹了最新的人工智能技術，如YOLOv10目標檢測與分割算法和大語言模型在科研中的應用，全面提升學員的科研能力和創(chuàng)新水平。通過本課程的學習，學員不僅能夠獨立完成SCI論文中的各類數(shù)據(jù)分析和模型構建任務，還能夠在科研過程中有效應用人工智能技術，提高科研效率和成果質量。具體事宜如下：
01
組織機構
主辦單位：中小企業(yè)合作發(fā)展促進中心、中科軟研（北京）科學技術中心
承辦單位：中科軟研（北京）科學技術有限公司、北京富卓佰揚科技有限公司、培文興農（北京）科技有限公司
02
培訓特色
1、從最基礎入門的操作和概念開始學習逐步提升，有無基礎均可報名；
2、針對實際SCI論文和實際人工智能應用項目進行解讀分析，詳細Python人工智能算法如何應用于SCI論文寫作和實際項目應用；
3、課程內容包含大量實際案例操作，深度剖析Python人工智能算法在科研學術和項目應用中的最佳應用；
4、每天都會有專門的課堂實操練習，確保學員掌握實際操作細節(jié)；
6、參加一次培訓，以后本人可以終身免費參加相同的現(xiàn)場及直播課程，不限次數(shù)，學會為止；
03
培訓收獲
1、掌握Python編程基礎：通過系統(tǒng)的學習和實踐，掌握Python的基本語法、數(shù)據(jù)結構、控制流、函數(shù)和模塊等編程技能，為后續(xù)的人工智能應用打下堅實基礎；
2、熟悉科研數(shù)據(jù)分析工具：學會使用Numpy進行科學計算，掌握Matplotlib的繪圖技巧，能夠對科研數(shù)據(jù)進行有效的分析和可視化，為科研項目提供數(shù)據(jù)支持；
3、了解人工智能算法：深入理解機器學習和深度學習的核心概念和常用算法，如線性回歸、KNN、SVM、CNN、LSTM等，并能在科研項目中應用這些算法進行數(shù)據(jù)建模和預測分析；
4、應用人工智能解決科研問題：通過實際案例學習，掌握數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型構建與優(yōu)化等全過程，提升解決實際科研問題的能力；
5、掌握最新人工智能技術：學習并應用YOLOv10等最新目標檢測與分割算法，提高科研工作的效率和成果質量；
6、SCI論文寫作與優(yōu)化技能：通過詳細解讀經(jīng)典SCI論文，掌握科學研究的規(guī)范和寫作技巧，學會如何利用人工智能技術進行數(shù)據(jù)分析、模型訓練和結果展示，提升科研論文的寫作水平和發(fā)表成功率。
04
培訓時間及方式
2025年09月12日—09月14日 ?北京現(xiàn)場+線上直播（培訓三天）
注：現(xiàn)場及線上直播同步進行，不方便到現(xiàn)場的學員，可線上參加，名額有限，請盡快與我們聯(lián)系報名，預留名額。
05
課程大綱
06
培訓專家
中國科學院、清華大學等科研機構的高級專家，人工智能領域一線實戰(zhàn)專家，12年人工智能項目開發(fā)經(jīng)驗，10年人工智能行業(yè)培訓經(jīng)驗。喜歡理論與實踐相結合的教學風格，課程編排由淺入深，體系清晰完整。主持完成過多項國家及企業(yè)重大項目，擁有20項專利，出版人工智能相關書籍3本，曾給學校、醫(yī)院、企業(yè)、氣象局等單位完成過多項人工智能相關項目。受邀為中國移動、中國電信、中國銀行、華夏銀行、太平洋保險、國家電網(wǎng)、中海油、格力電器等包括世界五百強在內的多家高校及企業(yè)做人工智能技術企業(yè)內訓。業(yè)內頂尖IT培訓平臺30萬學員好評率99%；
07
頒發(fā)證書
A類：中科軟研（北京）科學技術有限公司頒發(fā)的課程結業(yè)證書；
B類：可獲得中小企業(yè)合作發(fā)展促進中心頒發(fā)的《人工智能訓練師》職業(yè)技能證書，納入中心數(shù)據(jù)庫，全國通用可查。
C類：可獲得國家一級學會頒發(fā)的高級《人工智能應用工程師》職業(yè)技能證書，該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據(jù)。
D類：可獲得工業(yè)和信息化部所屬的黨政機關（正局級)頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析工程師》證書，該證書可證明學員具備熟練應用AI工具的能力，企業(yè)招投標、事業(yè)單位晉升定級、崗位賦能的重要依據(jù)。
08
聯(lián)系方式
如需具體的培訓通知，請聯(lián)系我們獲取。
聯(lián)系人：白老師 ?15010893776
微信二維碼：
???課程四：
國家自然科學基金是目前我國各種基金制中評審過程相對最公正合理的一種基金，是否能獲得自然科學基金的資助成為評價科研人員科研水平的重要標志之一，已成為各類職稱評聘的必備條件。然而國家自然科學基金一向以申請難度高、中標率低著稱。讓您出師未捷真正原因是什么？客觀原因——個人實力、研究經(jīng)歷不足？項目創(chuàng)新性不強？還是缺乏關鍵研究基礎？主觀原因——立項依據(jù)闡述不充分？有前期基礎，但未能找到說服評審專家的核心「創(chuàng)新點」？研究方案有明顯的漏洞？研究方法陳舊、落后，研究深度不夠？還是標書撰寫不規(guī)范，存在大量不該出現(xiàn)的「失誤」？等等。本次學習班邀請長年工作在科研教學一線，具有豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗的導師作為主講，該主講人主持過多項國家自然科學基金、及其他科研項目。而且是長年擔任多類基金評審的專家。該專家曾輔導過眾多經(jīng)驗水平不足的科研人員獲得國家自然基金、結合大量成功與失敗的案例，傳授實戰(zhàn)技能，著重介紹國家自然基金標書撰寫及提高中標率的方法。具體事宜如下： ??
一、主辦單位
主辦單位：中小企業(yè)合作發(fā)展促進中心、中科軟研（北京）科學技術中心
承辦單位：中科軟研（北京）科學技術有限公司、北京富卓佰揚科技有限公司、培文興農（北京）科技有限公司
二、培訓優(yōu)勢
1、完全從實戰(zhàn)撰寫的角度，以優(yōu)質標書為例講解；幫助大家怎么去寫本子，和打磨本子；2、從申請者和評審者的不同角度，匯總往年撰寫、評審和輔導申請國自然基金的經(jīng)驗；3、參加的學員課后可通過微信群繼續(xù)同授課老師交流，長期獲得指導，答疑的機會。4.參加本次培訓后，后期相同的培訓本人可終身免費參加，培訓結束后提供完整的培訓視頻回放。限制報名40人，前20位報名贈送往屆培訓視頻及資料；三、培訓時間
培訓時間：2025年09月27日—09月28日 ?共二天?地點：北京市+線上直播同步 ??
注：不方便到現(xiàn)場的學員，可線上參會，全程有錄屏，支持回放。
四、往屆反饋
五、培訓內容
日期 | 時間 | 內容安排 |
9月27日 （周六） | 9:00-12:00 | 1、國家自然科學基金課題的評審程序 2、往年申請項目查項 ? ? 3、申請方向選擇 4、評審過程中的關注點及主要評審指標 5、申報前的準備工作 ? ? 6、課題中標應該具備哪些基本條件 7、如何解讀國家自然科學基金項目指南并分析年度趨勢 8、如何構思及撰寫國家自然科學基金課題申請書(重點) 9、項目題目 ? ? ? ?? 10、項目中英文摘要 11、科學問題屬性 |
14:00-17:00 | 1、關鍵詞 ? 2、立項依據(jù) 3、參考文獻 4、項目的研究內容 5、項目的研究目標 6、項目擬解決的關鍵問題 7、擬采取的研究方案 8、技術路線圖 9、可行性分析 10、項目的特色與創(chuàng)新之處 11、年度研究計劃及預期研究結果 12、國家自然科學基金課題申請書的范例分析 | |
9月28日 （周日） | 9:00-12:00 | 1、如何撰寫摘要？ 2、如何撰寫立項依據(jù)？ 3、如何撰寫國家自然科學基金研究內容，研究目標，關鍵科學問題，研究方案，技術路線？（重點） 4、如何撰寫前期研究基礎？ 5、如何有效的組織項目參與者人員？ 6、如何合理選擇代表性研究成果？ 7、如何寫完成國家自然科學基金項目情況？ 8、國家自然科學基金課題申請書的范例分析 9、案例性指出撰寫國自然申請書的注意事項 |
14:00-17:00 | 1、如何合理選擇基金申報口？ 2、國家自然科學基金撰寫常見問題分析 3、國家自然科學基金課題申請書的撰寫范例分析 4、抽取10份學員的申請書進行評閱及講解（領域不限）：從題目、摘要、立項依據(jù)、參考文獻、研究目標、研究內容及擬解決科學問題、研究方案、技術路線、研究基礎等角度評價申請書寫作質量。各科研專業(yè)需要撰寫及申請科研基金的高校師生及單位工程師均可參加。 5、課后提供免費解答及后續(xù)申請指導意見。 |
六、培訓專家
主講老師來自國內知名的雙一流高校教授、博士生導師。作為課題負責人成功獲批國家自然科學基金項目20項、國家社科基金重大項目子課題10項、教育部重點項目10項、省部級其余項目10余項。發(fā)表SCI論文130篇，獲授權國家發(fā)明專利15項，國際創(chuàng)新專利13項。主講老師長期參與國家自然科學基金與多個省份基金和重大課題的評審，并多次受邀在國內高校進行申請書撰寫講座，對各類基金的申請中需要關注的重點環(huán)節(jié)的把握有許多獨到的見解和第一手經(jīng)驗。七、頒發(fā)證書
A類：可獲得中科軟研（北京）科學技術有限公司頒發(fā)的電子結業(yè)證書；
B類：可獲得工業(yè)和信息化部所屬的黨政機關：工業(yè)和信息化部人才交流中心(正局級)頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析工程師》證書，該證書可證明學員具備熟練應用AI工具的能力，企業(yè)招投標、事業(yè)單位晉升定級、崗位賦能的重要依據(jù)。
如需具體的紅頭文件培訓通知，請聯(lián)系我們獲取，可開發(fā)票，方便報銷。八、聯(lián)系方式
聯(lián)系人：白老師??15010893776
微信二維碼：
???課程五：
01
組織機構
主辦單位：中小企業(yè)合作發(fā)展促進中心、中科軟研（北京）科學技術中心
承辦單位：中科軟研（北京）科學技術有限公司、北京富卓佰揚科技有限公司、培文興農（北京）科技有限公司
02
贈送軟件及增值服務
03
培訓特色
本次培訓在設計上匠心獨運，從多個維度保障培訓質量，助力學員全面掌握GIS與AI融合技術：1、強化實戰(zhàn)導向：培訓設置了豐富的實踐環(huán)節(jié)，通過對大量實際項目案例的深度剖析，并安排實操演練，引導學員在實踐過程中積累經(jīng)驗，快速提升專業(yè)能力，有效避免理論與實踐脫節(jié)的問題。2、優(yōu)化課程內容：課程體系經(jīng)過精心打磨，從 GIS與 AI 的基礎原理，逐步深入到復雜的應用場景。各個教學環(huán)節(jié)均經(jīng)過科學設計，培訓講師將以深入淺出的方式，幫助學員系統(tǒng)掌握 GIS 與 AI 的深度融合技術。3、線上線下同步：線下學員享受沉浸式學習與現(xiàn)場互動；線上學員通過專業(yè)直播平臺參與，實時提問、同步操作、回放鞏固，學習效果不打折！4、實時互動答疑：預留充足時間進行課堂答疑與討論，并建立課后交流群，持續(xù)解惑。5、邀請專家指導：本次培訓邀請了行業(yè)資深專家。他們不僅具備深厚的專業(yè)知識，還擁有豐富的實踐經(jīng)驗，將為學員帶來前沿的行業(yè)見解與寶貴的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
04
培訓時間及方式
2025年10月17日—10月19日 ?北京現(xiàn)場+線上直播（培訓三天）
注：現(xiàn)場及線上直播同步進行，不方便到現(xiàn)場的學員，可線上參加，名額有限，請盡快與我們聯(lián)系報名，預留名額。
05
課程大綱
課程安排 | 主要內容 |
? ? ? ? ? ? ? ? 第一章 GIS數(shù)據(jù)入庫基礎 | 1.ArcGIS、QGIS工具軟件介紹 2.GIS數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)格式 3.矢量數(shù)據(jù)、要素、要素類、要素數(shù)據(jù)集 4.屬性數(shù)據(jù)、字段、數(shù)據(jù)類型 5.字段真名、字段別名 6.屬性代碼與屬性域 7.屬性字段計算、連接和查詢 8.矢量數(shù)據(jù)裁分、合并 9.矢量空洞處理、快速勾畫面和捕捉 10.GIS空間數(shù)據(jù)拓撲檢查與拓撲錯誤修正 11.平移矢量要素 12.旋轉矢量要素 13.矢量要素鏡像復制、縮放 14.繪制中點連線 15.繪制帶空洞的面要素 16.以線要素分割面要素 17.數(shù)字化面圖形的技巧 18.創(chuàng)建方格網(wǎng)（漁網(wǎng)） 19.填充面要素空洞 20.GIS空間數(shù)據(jù)拓撲檢查與拓撲錯誤修正 21.批量融合細碎多邊形 22.面屬性讀取 23.計算四至坐標 24.計算橢球面積 25.利用DeepSeek編寫Python程序處理GIS數(shù)據(jù) |
案例：GIS數(shù)據(jù)資料整理與入庫案例 案例：GIS數(shù)據(jù)資料拓撲檢查案例 案例：利用DeepSeek編寫Python程序處理GIS數(shù)據(jù)案例 | |
第二章 GIS坐標系基礎 | 1、數(shù)據(jù)坐標系不統(tǒng)一坐標偏移問題處理 2、地理坐標系和投影坐標系 3、高斯-克呂格坐標系的和投影分帶 4、北京54、西安80、CGCS2000和WGS84橢球 5、高斯-克呂格投影中的高斯正算和高斯反算方法 6、地理配準與空間校正 |
案例：野外調查樣地上圖案例 案例：地理坐標系（經(jīng)緯度）和投影坐標系（X、Y）轉換案例 案例：利用AI工具實現(xiàn)坐標系自動轉換 | |
第三章 GIS分析在工程中應用 | 1、矢量數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)分析? 2、緩沖區(qū)分析的距離和融合問題 3、矢量數(shù)據(jù)的疊置分析? ? 4、疊置分析和矢量數(shù)據(jù)類型的關系 5、字段的Python高級計算技術? 6、矢量數(shù)據(jù)的裁剪、融合、擦除 7、矢量數(shù)據(jù)的查找、更新等，融合細碎多邊形 8、按字段融合多邊形? ?? 9、按要素融合多邊形 10、融合相鄰面要素? ? ? 11、按分區(qū)劃分矢量圖層 12、導出點要素的坐標值?? 13、導出線、面要素的坐標值 14、基本統(tǒng)計：計算字段的統(tǒng)計摘要，如最小值、最大值、總和、平均值、中位數(shù)、范圍、標準差等。 15、頻率統(tǒng)計：統(tǒng)計字段中不同值的出現(xiàn)次數(shù)，常用于分類數(shù)據(jù)的分布分析。 16、匯總統(tǒng)計：使用匯總統(tǒng)計工具，可以對數(shù)據(jù)集中的字段進行匯總，如計算某區(qū)域內的總和、平均值或計數(shù)。 17、加入統(tǒng)計：通過連接兩個數(shù)據(jù)集的共同字段，可以對連接后的數(shù)據(jù)集執(zhí)行統(tǒng)計分析。 18、字段計算器：使用表達式和函數(shù)對字段進行計算，可以進行復雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和條件分析。 19、數(shù)據(jù)透視表：創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，對數(shù)據(jù)集中的字段進行多維度的統(tǒng)計分析。 20、GIS點格局分析、空間自相關分析（Moran's I、Geary's C、Getis-Ord Gi * 統(tǒng)計量） |
案例：GIS空間分析統(tǒng)計技術使用案例 案例：空間自相關分析（Moran's I、Geary's C、Getis-Ord Gi * 統(tǒng)計量）案例 案例：AI結合開源Python庫（PySAL）或ArcPy實現(xiàn)空間統(tǒng)計分析案例 | |
? ? 第四章 DEM數(shù)字地形分析 | 1、DEM的提取等高線?? 2、DEM計算立體地圖 3、提取地形剖面圖? ?? 4、高程分層設色和立體地形表達 5、DEM提取地形坡度、坡向?? 6、高程柵格的重分類 7、提取地貌類型? ? 8、提取圖斑海拔 9、提取圖斑坡向? ? 10、提取圖斑坡位? 11、提取圖斑坡度 |
案例：某地地形地貌分類和制圖效果案例 案例：地形地貌等指標在林地立地質量評估中應用案例 案例：AI結合開源DEM地形數(shù)據(jù)提取地形地貌等指標案例 | |
? 第五章 空間插值分析 | 1、空間插值的原理和方法 2、整體插值中的趨勢面分析 3、局部空間插值方法 4、反距離空間插值方法 5、克里金空間插值方法 6、空間插值的精度評價 |
案例：空間插值在生態(tài)環(huán)境項目評價工程項目案例 案例：空間插值在空間選址工程項目中案例 案例：空間插值技術在氣象、農業(yè)工程項目中的注意事項說明 | |
? ? 第六章 GIS建模在實際中的應用 | 1、二值模型的應用和原理 2、指數(shù)模型的應用和原理 3、加權線性綜合的原理 4、評價指標的選擇 5、數(shù)據(jù)歸一化處理方法 6、工程中評價指標權重的計算問題 |
案例：某地生物多樣性評價項目動物棲息地案例 案例：地下水安全工程項目適宜性評價案例 | |
第七章 GIS評價分析和地圖制圖 | 1、AHP層次分析的原理? ? 2、AHP層次分析的一致性問題 3、評價方法的過程和流程組織?? 4、景觀格局空間分析和Fragstats軟件 5、部分景觀格局指數(shù)的解讀和生態(tài)學意義 6、國土空間規(guī)劃技術大綱解讀和注意事項? ? 7、創(chuàng)建點、線、面狀符號? 8、由圖片創(chuàng)建點符號? ? ? ?? 9、創(chuàng)建統(tǒng)計圖符號 10、按字段調整點符號方向? ? 11、符號圖層的保存與加載 12、設置標注樣式? ? ? ? ? ? 13、注記符號化表達 14、布局中添加報表和Excel圖表 15、使用各種ArcGIS制圖工具和符號庫來設計地圖 16、調整圖層順序、設置圖層透明度和可見性等，來優(yōu)化地圖的表現(xiàn)效果 17、制作地圖的公里格網(wǎng)方法? 18、添加地圖比例尺、設置圖例、指北針和文字比例尺等。 19、根據(jù)需要添加注記? ? 20、將地圖輸出為不同的格式，如PDF、JPEG |
案例：AHP方法工程應用案例 案例：環(huán)評工程中常用的景觀格局指數(shù)應用案例 | |
第八章 AI大模型應用與GIS遙感整合 | 1、人工智能(AI)、機器學習、深度學習及大模型 2、目前常用大模型介紹 3、自然語言大模型ChatGPT、DeepSeek簡介 4、Python語言語法與編程初步 5、大模型顯卡GPU的適配和算力問題 |
第九章 AI大模型GIS數(shù)據(jù)處理使用技巧 | 6、利用AI大模型編程進行GIS數(shù)據(jù)處理 7、使用AI大模型編程進行GIS矢量、柵格數(shù)據(jù)處理 8、使用AI大模型進行GIS空間分析 9、復雜GIS任務的AI自動化處理 10、結果的自動導出與報告生成 11、結合GIS和機器學習（Random Forest、XGBoost）等算法實現(xiàn)空間分析應用?? 12、結果的自動導出與報告生成 |
案例：AI大模型驅動GIS進行自動化空間分析案例 案例：GIS、遙感和隨機森林算法（Random Forest）結合進行水體污染預測空間分析案例 | |
輔助課程 | 1、課程總結及技術發(fā)展展望。? 2、建立信群答疑群，課后提供答疑。 3、配備GIS等資料，課后逐步提高能力。 |
06
收費標準
B類：收費4800元/人（含一個月AI會員費、培訓費、資料費、B類證書費、發(fā)票費等）
C類：收費5800元/人（含三個月AI會員費、培訓費、資料費、B類+C類證書費、發(fā)票費等）
D類：收費7800元/人（含一個年AI會員費、培訓費、資料費、B類+C類+D類證書費、發(fā)票費等）
注：本期培訓由中科軟研（北京）科學技術有限公司及北京富卓佰揚科技有限公司收取費用并開具發(fā)票，可事先開發(fā)票，后公對公轉賬；可開培訓費、會議費、會議注冊費、資料費、技術服務費、檢測費、測試費等，本次線下會議差旅費，食宿費自理。
07
頒發(fā)證書
B類：可獲得中小企業(yè)合作發(fā)展促進中心頒發(fā)的《GIS軟件應用工程師》職業(yè)技能證書，納入中心數(shù)據(jù)庫，全國通用可查。
C類：可獲得中國通信工業(yè)協(xié)會，國家一級學會頒發(fā)的高級《地理信息系統(tǒng)工程師》職業(yè)技能證書，該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據(jù)。
D類：可獲得工業(yè)和信息化部所屬的黨政機關：工業(yè)和信息化部人才交流中心(正局級)頒發(fā)的《數(shù)據(jù)分析工程師》證書，該證書可證明學員具備熟練應用人工智能與機器學習算法的能力，企業(yè)招投標、事業(yè)單位晉升定級、崗位賦能的重要依據(jù)。
08
聯(lián)系方式
如需具體的培訓通知，請聯(lián)系我們獲取。
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