【学习教程】基于Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术应用

基于Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术应用

全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群

教学特色  

1、原理深入浅出的讲解，强调原理的重要性；
2、技巧方法讲解，提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放；
3、与项目案例相结合，更好的对接实际工作应用；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。

主讲专家  

郁磊副教授，主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、人工智能近红外光谱分析、生物医学系统建模与仿真，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

培训费用

费用：2980元【最高享受7.5折优惠】
【学生按要求可申请会员优惠】
发票可开具：培训费、会议费、资料费等，配有盖章文件，用于学员报销使用

课程详情

第一章 Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】

1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。
2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）
3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）
4、常见的错误与程序调试
5、第三方模块的安装与使用
6、文件读写（I/O）
7、实操练习

第二章 Python进阶与提高【理论讲解与案例演示实操练习】

1、Numpy模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）
2、Pandas模块库（DataFrame数据结构、表格的变换、排序、拼接、融合、分组操作等）
3、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）
4、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）
5、Scikit-Learn模块库简介、下载与安装
6、实操练习

第三章 多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、多元线性回归模型（工作原理、最小二乘法）
2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）
3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）
5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现
6、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

第四章 BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）
2、怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？ BP神经网络的常用激活函数有哪些？如何查看模型的参数？
3、BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）
4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等）
5、极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的基本原理（ELM的基本算法，“极限”体现在哪些地方？ELM 与 BP 神经网络的区别与联系）
6、BP神经网络、极限学习机的Python代码实现
7、案例演示： 
1）近红外光谱回归拟合建模；
2）近红外光谱分类识别建模

第五章 支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、SVM的基本原理（什么是经验误差最小和结构误差最小？SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？SVM除了建模型之外，还可以帮助我们做哪些事情？SVM的启发：样本重要性的排序及样本筛选）
3、SVM的Python代码实现
4、案例演示：近红外光谱分类识别建模

第六章 决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、决策树的基本原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）
2、决策树的启发：变量重要性的排序及变量筛选
3、随机森林的基本原理与集成学习框架（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？随机森林的本质是什么？）
4、Bagging与Boosting集成策略的区别
5、Adaboost算法的基本原理
6、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
7、XGBoost与LightGBM简介
8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现
9、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

第七章 遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、群优化算法概述
2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是个体和种群？什么是适应度函数？选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略）
3、遗传算法的Python代码实现
4、案例演示：基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选

第八章 变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）
3、近红外光谱波长选择算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法等）
4、PCA、PLS的Python代码实现
5、特征选择算法的Python代码实现
6、案例演示：
1）基于L1正则化的近红外光谱波长筛选
2）基于信息熵的近红外光谱波长筛选
3）基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选
4）基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选

第九章 Pytorch环境搭建与编程入门【理论讲解与案例演示实操练习】

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点）
3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功）
4、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）
5、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）
6、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）
7、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）
8、张量（Tensor）的索引与切片
9、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解
10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）

第十章 卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

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、卷积神经网络参数调试技巧
4、卷积神经网络的Python代码实现
5、案例演示：基于卷积神经网络的近红外光谱建模

第十一章 迁移学习及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

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、常用的迁移学习算法简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）
3、基于卷积神经网络的迁移学习算法
4、迁移学习的Python代码实现
5、案例演示：基于迁移学习的近红外光谱的模型传递（模型移植）

第十二章 自编码器及其在近红外光谱分析中的应用【理论讲解与案例演示实操练习】

1、自编码器（Auto-Encoder的工作原理）
2、常见的自编码器类型简介（降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等）
3、自编码器的Python代码实现
4、案例演示：
1）基于自编码器的近红外光谱数据预处理
2）基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取

第十三章 复习与答疑讨论

1、课程复习与总结（知识点梳理）
2、资料分享（图书、在线课程资源、源代码等）
3、科研与创新方法总结（如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查阅文献资料、配套的数据和代码？如何更好地撰写论文的Discussion部分？如果在算法层面上难以做出原创性的工作，如何结合实际问题提炼与挖掘创新点？）
4、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）

注：请提前自备电脑及安装所需软件。

学时证书  

参加培训的学员可以获得《Python近红外光谱技术应用》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
王艳183-4893-7383（微电）扫码添加微信

生态、遥感精品体系课程（即买即看） 点击下方标题查看详情
1	InVEST实践与进阶及在生态系统服务供需、固碳、城市热岛、论文写作等实际项目中的应用
2	MAXENT模型生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、保护区布局优化评估实践技术应用及论文写作
3	海量遥感数据处理与GEE云计算技术实践应用
4	GEE-Python遥感大数据分析、管理与可视化
5	GEE遥感云大数据在林业中的应用与典型案例
6	基于GIS探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响
7	无人机生态环境监测、图像处理与GIS数据分析综合技术应用
8	GIS数据制备，空间分析与高级建模实践应用
9	基于ArcGIS污染物浓度及风险的时空分布实践
10	ArcGIS应用实战专题课程
11	GIS空间数据分析与地图制作（基础-实践）
12	GIS、GPS、RS综合案例应用技术精品课程
13	基于ArcGIS农业面源模拟案例分析专题课程
14	地统计学空间插值方法及实践应用
15	Python语言在地球科学领域中的实践技术应用
16	基于Python常见地球科学数据（ERA5、雪深、积雪覆盖、海温、植被指数、土地利用）处理
17	CLM陆面过程模式实践技术应用及进阶
18	地球系统模式（CESM）实践技术应用及进阶
19	基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用
20	基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
21	PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化
22	遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践
23	ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测实践技术
24	土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测技术应用
25	基于Fragstats的土地利用景观格局分析
26	PROSAIL模型前向模拟与植被参数遥感提取代码实现课程
27	【SWH】陆地生态系统蒸散模拟理论、蒸散估算、站点及区域尺度模拟
28	植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与生态模型数据同化算法
29	高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取
30	Matlab高光谱遥感数据处理与混合像元分解实践技术应用
31	无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用高级课程
32	无人机遥感图像拼接及处理实践技术专题课程
33	遥感影像信息提取与案例分析实践技术应用专题
34	无人机支持下的自然灾害风险评估技术应用
35	生态系统碳循环模型CENTURY 建模方法与实例
36	Biome-BGC生态系统模型建模方法与实践应用
37	基于R语言的DICE模型实践技术应用
38	CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型原理及实践应用
39	最新基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用
40	Meta分析在生态环境领域中的实践技术应用
41	R语言在生态环境领域中的实践技术应用
42	MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用
43	长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用
44	基于MATLAB的长时间序列遥感数据产品分析暨MODIS NDVILAI多年产品数据批处理分析
45	基于MATLAB长时间序列遥感数据分析（以MODIS数据处理为例）实践操作
46	基于MATLAB长时间序列遥感数据植被物候提取与分析实践应用
47	基于Python长时间序列遥感数据植被物候提取与分析实践应用
48	基于R语言长时间序列遥感数据分析与代码实现技术应用
49	近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用视频教程
50	“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践
51	Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术应用
52	陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用精品课程
53	基于查找表(lookup table，LUT)方法反演植被参数专题课程
54	生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析实践应用
55	基于MATLAB野外观测站生态气象数据处理分析实践应用
56	遥感数据与DSSAT作物生长模型同化及在作物长势监测与估产中的应用
57	【独孤九剑】精品课程推荐：R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用
58	最新DSSAT作物模型建模方法及实践技术应用
59	基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用
60	全流程基于最新导则下的生态环境影响评价技术方法及图件制作与案例实践
61	生态环境影响评价技术应用及典型实践案例分析
62	基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作
63	地表蒸散发遥感产品信息提取验证与融合
64	遥感、GIS及GPS在土壤空间数据分析、适应性评价、制图及土壤普查中的实践应用
65	遥感、GIS和GPS技术在水文、气象、灾害、生态、环境及卫生等领域中的实践应用
66	基于STELLA系统动态模拟技术及在农业、生态及环境等科学领域中的应用
67	基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析
68	双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、碳循环等多领域监测与模拟
69	环境影响与碳排放生命周期评估应用及案例分析
70	建筑设计全过程碳排放计算与案例分析专题
71	“双碳”目标下资源环境中的可计算一般均衡（CGE）模型
72	R语言Meta全流程、不确定、回归、诊断分析与绘图及Meta机器学习高级应用
73	R语言生物群落数据统计分析应用实践技术
74	基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟应用
75	农田通量计算方法与应用实践技术
76	双碳目标下农田温室气体排放模拟实践技术应用
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大气环境精品体系课程（即买即看） 点击下方标题查看详情
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4	系统学习CMAQ空气质量模式实践技术应用
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12	Python人工智能在气象中的实践技术应用
13	如何使用格点数据分析中国霜冻灾害变化技术
14	基于MATLAB野外观测站生态气象数据处理分析实践应用
15	基于CALMET诊断模型的高时空分辨率精细化风场模拟技术专题
16	如何使用格点数据分析中国积温变化技术视频
17	基于CAMx的空气质量模拟及污染来源解析技术与案例分析
18	基于CAMX大气臭氧来源解析模拟与臭氧成因分析实践技术
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20	Python在WRF模型自动化运行及前后处理中的实践技术应用
21	CMIP6数据处理技术与典型案例分析及在多领域中的实践应用
22	基于全球模式比较计划CMIP6与区域气候-化学耦合模式WRF-Chem的未来大气污染变化模拟
23	双碳目标下太阳辐射预报模式【WRF-SOLAR】模拟方法及改进技术在气象、农林生态、电力等相关领域中的实践应用
24	气象水文耦合模式WRF-Hydro前处理、运行及实践应用
25	大气污染扩散模型Calpuff实践技术应用
26	遥感降水与站点数据融合实践技术方法
27	（WRF-UCM）高精度城市化气象动力模拟技术与案例实践应用
28	拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART实践技术应用
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水文、地下水土壤体系课程（即买即看） 点击下方标题查看详情
1	SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析
2	SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析
3	HEC-RAS一维、二维建模方法及实践技术应用
4	新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模
5	SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用
6	SWMM排水管网水力、水质建模及在海绵与水环境中的应用
7	SWMM复杂城市排水系统模型及排水防涝、海绵城市设计等工程实践应用与二次开发
8	基于SWMM与城市内涝一维二维耦合模型的复杂排水系统建模/城市排涝/海绵城市技术应用
9	基于ArcGIS水文分析、HEC-RAS模拟技术在洪水危险性及风险评估
10	基于ArcGIS、InVEST与RUSLE水土流失模拟及分析中的实践技术应用
11	ArcGIS在洪水灾害普查、风险评估及淹没制图中的实践技术应用
12	基于遥感与GIS在滑坡、泥石流易发性、危险性、风险评价及普查中的应用
13	HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践
14	基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域应用
15	地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析
16	AQUATOX水环境与水生态模型实践技术应用
17	基于DEM的水文分析专题课程
18	基于GIS流域水文分析及水库库容计算
18	“R语言+遥感”的水环境综合评价方法实战
19	Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的应用
20	Delft3D水动力－富营养化模型实践技术高级应用
21	基于Delft3D模型的标量输运、波浪、拉格朗日粒子及溢油模型实践技术应用
22	FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及实践技术应用
23	基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟
24	Python在气象与海洋中的实践技术应用
25	全套GMS地下水数值模拟技术与实际项目应用
26	基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术
27	地下水数值模拟软件Visual modflow Flex实践技术应用
28	地面沉降数值模拟方法与实践技术应用
29	地下水热耦合模拟FEFLOW建模实践技术应用
30	地下水环评（一级）实践技术及Modflow地下水数值模拟
31	环境土壤物理Hydrus1D2D模型实践技术应用及典型案例分析
32	环境土壤物理Hydrus2D/3D模型实践技术应用
33	系统性学习环境土壤物理模型HYDRUS1D/2D/3D建模方法与案例实践
34	全流程各工程类型地下水环境影响评价【一级】方法与MODFLOW Flex建模
35	水土保持方案编制实操与典型案例解析
36	《生产建设项目水土保持方案技术审查要点》要求下水土保持方案编制
37	全系统各类型工程水土保持方案编制实践技术系列
38	三维地质建模数据处理高级实践技术应用
39	PHREEQC建模及典型案例解析与高阶拓展应用
40	合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等
41	基于GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析
42	岩土工程渗流问题之有限单元法：理论、模块化编程实现、开源程序手把手实操
43	计算流体力学 ANSYS FIuent 实践技术高级应用
44	遥感、GIS及GPS在土壤普查、制图及土壤空间数据分析中的实践技术应用
45	HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型应用
46	AHP层次分析法在水利中的实践技术应用
47	水资源论证方法与报告编制技术及实际案例分析专题
48	ADCIRC模式与Python融合技术应用及案例分析
49	基于RWEQ模型的土壤风蚀模数估算及其变化归因分析
50	TOUGH2系列建模方法及在CO2地质封存、水文地球化学、地热、地下水污染等领域中的实践技术应用
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语言类体系课程（即买即看） 点击下方标题查看详情
1	基于MATLAB深度学习与实践技术应用视频
2	MATLAB 编程、机器学习、深度学习、在图像处理中的实践技术应用
3	最新基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践应用高级课程
4	MATLAB 近红外光谱分析技术及应用视频
5	基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用
6	基于R语言的现代贝叶斯统计学（INLA下的贝叶斯回归、多层贝叶斯回归、生存分析、随机游走模型、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析等）
7	基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算）实践技术课程
8	R语言Meta全流程、不确定、回归、诊断分析与绘图及Meta机器学习高级应用
9	基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用
10	【SEM】：结构方程模型（SEM）高阶应用系列
11	【SEM】：时间重复测量数据分析
12	【SEM】：结构方程模型预测问题-直接预测实现途径
13	【SEM】：空间自相关数据分析
14	【SEM】：非递归（non-recursive）结构方程模型实践
15	【SEM】：系统发育数据纳入结构方程模型技术
17	【SEM】：非线性、非正态、交互作用及分类变量分析
18	【SEM】：嵌套分层数据及数据分组分析
19	R语言数据统计分析与ggplot2高级绘图实践应用
20	基于R语言的Copula变量相关性分析及应用
21	基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的应用
22	R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现技术应用
23	基于R语言的分位数回归实践技术高级应用
24	全套Python机器学习核心技术与案例分析应用
25	统计方法在变量变化及变量间关系分析中的应用
26	扎根理论分析原理、方法与Nvivo实践技术应用
27	python生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧
28	R 语言生物信息学大数据分析与绘图技术
29	基因家族分析及SCI写作技巧实践技术应用
30	基于PyTorch深度学习实践技术应用
31	Python数据挖掘与机器学习实践应用
32	基于PyTorch机器学习与深度学习实践与案例分析
33	基于R语言的现代线性回归实践技术方法
34	面向高校的基于算法的发明专利申请写作方法
35	基于Geo与R语言的空间数据回归实践技术应用
36	基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析
37	基于MATLAB科研数据可视化
38	基于Python科研数据可视化
39	分子动力学LAMMPS模拟实战技术应用
40	基于通用优化软件GAMS的数学建模与优化分析实践技术应用
41	基于GAMS的电力系统优化分析
42	基于Citespace和vosviewer文献计量学可视化SCI论文高效写作方法
43	基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法
44	面向课题组团队及科研人员AI培养计划：AI人工智能实践技术系统性教学方案
45	如何使用python网络爬虫批量获取公共资源数据实践技术应用
46	基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用
47	基于Python机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测领域中的实践技术应用
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NO1：平台逐步建立完整的教学方案，深度促进科研交叉技术融合，成为众多课题组及个人实践技术提升首选内容。

NO2：Ai尚研修为了更好的发展，特邀张光学老师、郁磊老师、胡恩柱老师、金溪老师、汪靓老师、张东辉老师等30多位专家学者作为顾问专家，为Ai尚研修平台长期发展提供了宝贵的建议及工作指导。

NO3：Ai尚研修创建云导师教学模式，最大化促进交叉学科的专业问答及交流，已经建立云导师社群300+，不仅可以学习，还为您身边带来专业的导师。

NO4：Ai尚研修建立了长期免费学术讲座：聚焦基础原理、前沿热点技术、庖丁解文、实践技术、成果推广等专题，每月4期左右，已开展完200+期，上平台都可以免费观看前期讲座。

NO5：为了深度对接用户需求，依托专家团队，针对技术咨询服务、数据处理合作、软件开发、搭建高性能计算平台等领域开展合作。

NO1：体系课程

NO2：往期学术讲座及技术专题部分展示【免费】

NO3：云导师【点亮科研简学践行、您的随行导师平台】

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1.凡参加Ai尚研修收费课程即为会员；
2.充值3500元即可成为会员(费用直接使用)。

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   (会员及学生享8.5折，累积4000以上享8折，累积10000以上享7.5折)；
2.参与课程组织与报名，推荐者可获得课程5%推荐现金；
3.免费享受Ai尚研修会议平台中“会员免费”视频教程；
4.长期免费参与针对各领域简学实用公开课（无门槛）；
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Ai尚研修-王艳

183-4893-7383（电话）

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