读AI for Science文献时，你是不是经常被理论概念、计算机算法劝退？或觉得需要啃n节教科书才能入门？
Grokipedia的上线让“AI重构知识库”成为热点，但科研人所需要的知识获取方式可能是一个更“聚焦科学知识”本身的结构化系统。此前，玻尔携手合作伙伴上线的“科学百科”SciencePedia，即旨在把学科知识拆解为可验证的知识点，再通过逻辑、因果、上下游应用关系把知识点连成一张可导航的科学知识网络，并告诉你：这个知识点为什么重要、它依赖哪些前提、它会影响哪些下游问题，帮你形成有组织的知识结构和学习路径。
在下一节AI科研素养基础课中，我们将从SciencePedia的上手使用开始讲起，并借助玻尔的课程、实训Notebook模块，帮你打通“补理论，学技能，做实战”三个环节，让你快速补齐理论短板，跨越学科门槛，重构知识获取和实践流程。
👀 课程预告：
“补理论，学技能，做实战”三部曲
Step 1 知识拓展 ：SciencePedia
如何利用百科+伴读，利用难度分级和共识机制，补齐跨学科理论短板。
Step 2 系统学习：Courses
如何通过专属课程和能力认证，建立系统的AI4S技能树。
Step 3 动手实践：Notebooks
如何使用云端镜像和AI代码助手免去环境配置难点，零门槛复现前沿算法。
课程时间
11月27日（周四）晚19:00
快来锁定课程：
通过链接报名《AI科研素养基础课程》：
https://www.bohrium.com/courses/4956824988?tab=courses
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注：请务必添加小助手，便于结课后获取AI科学素养技能认证证书～
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