【项目简介】

AI for Science 正重塑基础科研的研究范式，为生命科学、医学等领域带来颠覆性突破。当前基础科研人员普遍面临数据处理效率低、复杂问题建模难、创新思路局限、科研资源整合不足等挑战，传统研究方法已难以适配大数据时代的科研需求。本实战班聚焦 AI 技术在基础科研中的落地应用，帮助科研人员打破技术壁垒，掌握 AI 驱动的科研设计、数据挖掘、模型构建与结果验证方法，实现从 “经验驱动” 到 “数据智能驱动” 的科研转型，大幅提升科研效率与创新产出。

【培训对象】高校及科研院所基础科研人员、临床科研骨干、生物医学相关专业研究生、药企研发人员及关注 AI + 科研的创新实践者。

【培训费用】根据培训人数及具体培训方案而定，详情请来电咨询。

【培训方法】理论讲授、案例拆解、代码实操、科研项目模拟、小组协作、专家一对一指导相结合。

【授课方式】面对面授课（来浙江大学校园内上课）；线上授课（录播、直播等形式）；混合式授课（面授、线上授课相结合）；上门授课（安排老师上门授课）等多种形式可供选择。

【课程简介】课程仅供参考，或根据单位量身定制培训课程方案。

AI for Science 核心理论与工具：AI for Science 发展趋势与科研应用场景、机器学习 / 深度学习核心算法原理、科研专用 AI 工具（Python 科研库、AI 建模平台）实操、生物医学数据标准化与预处理方法

科研数据智能挖掘与分析：多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组）AI 整合分析、文献大数据挖掘与知识图谱构建、实验数据可视化与特征提取、基于 AI 的科研假设生成与验证

复杂科研问题建模与仿真：分子结构预测与动力学模拟 AI 建模、疾病机制网络构建与分析、实验设计优化的 AI 算法应用、虚拟筛选与高通量实验结果预测

科研创新与成果转化：AI 辅助科研选题与创新点挖掘、科研项目申报书 AI 优化技巧、AI 驱动的科研成果凝练与论文写作、基础科研成果向应用转化的路径探索