AI-Python前沿深度学习核心架构—PINN正反问题求解、Transformer多领域建模、图神经网络时空推理、深度强化学习、自进化Agent数据应用

Ai 科研动态

2026-09-27

线上直播

AI-Python前沿深度学习核心架构与科学计算实战——PINN正反问题求解、Transformer多领域建模、图神经网络时空推理、深度强化学习、进化深度学习与扩散模型、自进化Agent数据科学应用高级研修班

直播时间：10月10日-11日、17日-18日

【提供全部资料、代码及长期回放】

前言

当前，科学研究正经历”数据驱动”与”机理驱动”双轮融合的深刻范式变革。一方面，观测、监测与遥感数据呈指数级增长，传统建模方式难以从中提炼可靠知识；另一方面，数值模拟模型日益复杂，率定成本高企，且模型内部机理难以被纯数据方法替代。高校与科研院所的研究者普遍面临三重挑战：物理方程与深度学习两套话语体系割裂，PINN等融合方法门槛高、落地少；Transformer、图神经网络、强化学习等前沿架构概念繁多，跨领域迁移路径不清晰；模型率定、超参调优与结果解释环节仍依赖经验试错，进化计算等系统化方法论支撑。在此背景下，本课程旨在为一线研究者提供从PyTorch全栈筑基到六类前沿AI技术的完整进阶路径，帮助系统掌握”物理—数据”两位一体的智能建模方法论，实现从”会用模型”到”会设计模型、会诊断模型、会解释模型”的能力跃迁。

课程以”PyTorch全栈筑基、真实数据驱动、问题导向实战”为三大支柱，构建兼具学术严谨性与工程实用性的培养体系。技术层面，系统讲授物理信息神经网络（PINN）的正反问题求解、Transformer在自然语言处理、时间序列预测与遥感影像解译三大领域的迁移应用、图神经网络的消息传递机制与时空建模、深度强化学习从Q-learning到PPO/SAC的算法谱系与工业智能体构建、进化计算驱动的无梯度优化与神经架构搜索与扩散模型的原理、从零实现及其在自然科学中的应用。实战层面，全部案例基于PyTorch软件栈（含torchvision、torchtext、PyTorch Geometric、Gymnasium、BoTorch/GPyTorch、DEAP、pgmpy/DoWhy等生态）完成，数据一律采用公开真实数据集，保证即学即用、课后可复现。四天沉浸式学习，打通从算法原理到科研落地的最后一公里。

课程大纲

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

教学特色

1、理论机制与上机实践相结合，突出方法原理、适用条件与结果解释；

2、提供配套教材、数据、脚本与典型案例，便于课后复现和迁移应用；

3、采用统一案例贯穿数据准备、模式运行、结果验证与综合应用全过程；

4、采取跟学上机、独立练习与全程问题跟踪相结合的方式，强化实操能力；

5、课程结束后通过专属助学群持续交流，并不定期开展线上答疑与经验分享。

证书及学时

参加培训的学员可以获得《人工智能技术应用》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人

贾楠：18330219991（微电）

QQ咨询：244389525

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